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龍圖騰網獲悉深圳前海微眾銀行股份有限公司申請的專利神經網絡訓練方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112381224B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011275171.7，技術領域涉及：G06N3/082；該發明授權神經網絡訓練方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質是由張天豫;范力欣;吳錦和設計研發完成，并于2020-11-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本神經網絡訓練方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種神經網絡訓練方法，包括以下步驟：隨機初始化待訓練神經網絡，并基于輸入數據，獲取初始化后的待訓練神經網絡的目標隨機參數；對所述目標隨機參數進行量化處理，以獲得量化參數；基于所述目標隨機參數以及所述量化參數確定量化損失值；基于所述量化損失值以及初始化后的待訓練神經網絡，確定目標神經網絡。本發明還公開了一種神經網絡訓練裝置、設備及計算機可讀存儲介質。本發明過量化參數對神經網絡進行訓練，以使得訓練得到的目標神經網絡具有較強的模型可解釋性，并且，通過選擇目標隨機參數，避免對神經網絡中的大量冗余參數進行處理，降低模型訓練過程中的網絡計算量，以便于將神經網絡小型化而部署于小型邊緣設備中。

本發明授權神經網絡訓練方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡訓練方法，其特征在于，應用于在圖像檢測以及語音識別的技術領域，所述神經網絡訓練方法包括以下步驟： 隨機初始化待訓練神經網絡，并基于輸入數據，獲取初始化后的待訓練神經網絡的目標隨機參數，而非所述待訓練神經網絡中的冗余參數，所述目標隨機參數為訓練后的神經網絡中目標層的參數，所述目標層為訓練后的神經網絡中的特定層，所述目標層根據需要訓練的待訓練神經網絡進行合理設置，以使得訓練得到的目標神經網絡具有較強的模型可解釋性； 對所述目標隨機參數進行量化處理，以獲得量化參數； 基于所述目標隨機參數確定第一輸出值，并基于所述量化參數確定第二輸出值； 通過目標層計算獲得第一輸出值z1和第二輸出值z2，其中，z1＝wT*x，z2＝tT*x，其中，w和t為目標層權重參數，x為輸入數據，基于所述第一輸出值、所述第二輸出值以及預設合頁損失函數，確定量化損失值， 其中，所述確定量化損失值的步驟包括：通過下式計算量化損失值， Loss1＝max0,1–z1+z2； 其中，Loss1為量化損失值； 獲取初始化后的待訓練神經網絡對應的損失函數值； 基于所述量化損失值以及所述損失函數值，確定總損失函數值； 基于所述總損失函數值更新初始化后的待訓練神經網絡，以獲得更新后的神經網絡，并確定所述總損失函數值是否小于預設損失值； 若所述總損失函數值小于預設損失值，則將更新后的神經網絡作為所述目標神經網絡； 若所述總損失函數值大于或等于預設損失值，則將更新后的神經網絡作為初始化后的待訓練神經網絡，并返回執行基于輸入數據，獲取初始化后的待訓練神經網絡的目標隨機參數的步驟，并將所述目標神經網絡部署于小型邊緣設備中。

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