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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利神經網絡模型的訓練方法、圖像處理方法及裝置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：CN114255361B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202010948460.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權神經網絡模型的訓練方法、圖像處理方法及裝置是由鄧川云;陳官富;唐少華設計研發完成，并于2020-09-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本神經網絡模型的訓練方法、圖像處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了人工智能領域中的一種神經網絡模型的訓練方法、圖像處理方法及裝置。該訓練方法包括：將訓練數據輸入神經網絡模型中進行特征提取，根據提取的特征得到神經網絡模型的第一權重梯度；獲取候選權重參數，目標損失函數的函數值對候選權重參數的偏導數為0，目標損失函數的函數值是根據第一預測標簽對應的第二損失函數的函數值確定的，第一預測標簽對應的第二損失函數的函數值用于指示候選權重參數與神經網絡模型的權重參數之間的差異以及權重變化量與第一權重梯度之間的差異；根據候選權重參數更新神經網絡模型的參數。本申請的方法能夠加速訓練過程，提高神經網絡模型的訓練效率。

本發明授權神經網絡模型的訓練方法、圖像處理方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取訓練數據，所述訓練數據為圖像或文本； 將所述訓練數據輸入神經網絡模型中進行特征提取，根據提取的特征得到第一預測標簽，所述神經網絡模型應用于圖像處理領域或文本處理領域； 根據所述第一預測標簽和所述訓練數據的真實標簽確定所述第一預測標簽對應的第一損失函數的函數值，所述第一預測標簽對應的第一損失函數的函數值用于指示所述第一預測標簽和所述訓練數據的真實標簽之間的差異； 根據所述第一預測標簽對應的第一損失函數的函數值計算所述神經網絡模型的第一權重梯度； 獲取候選權重參數，目標損失函數的函數值對所述候選權重參數的偏導數為0，其中，所述目標損失函數的函數值是根據所述第一預測標簽對應的第二損失函數的函數值確定的，所述第一預測標簽對應的第二損失函數的函數值用于指示所述候選權重參數與所述神經網絡模型的權重參數之間的差異以及權重變化量與所述第一權重梯度之間的差異，所述權重變化量為所述候選權重參數與所述神經網絡模型的權重參數之間的差值； 根據所述候選權重參數更新所述神經網絡模型的參數。

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