恭喜华为技术有限公司周彧聪获国家专利权
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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利分类模型的训练方法、超参数的搜索方法以及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114078195B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010787442.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权分类模型的训练方法、超参数的搜索方法以及装置是由周彧聪;钟钊设计研发完成，并于2020-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本分类模型的训练方法、超参数的搜索方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域公开了一种分类模型的训练方法、超参数的搜索方法以及装置，训练方法包括获取待训练分类模型的目标超参数，所述目标超参数用于控制所述待训练分类模型的梯度更新步长，所述待训练分类模型包括缩放不变性线性层，所述缩放不变性线性层使得所述待训练分类模型的权重参数乘以任意缩放系数时输出的预测分类结果保持不变；根据所述目标超参数与目标训练方式对所述待训练分类模型的权重参数进行更新，得到训练后的分类模型，所述目标训练方式使得所述待训练分类模型更新前与更新后的权重参数的模长相同。基于本申请的技术方案能够在确保分类模型的精度的情况下，降低训练分类模型所消耗的计算资源。
本发明授权分类模型的训练方法、超参数的搜索方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取待训练分类模型的目标超参数，所述目标超参数为等效学习率，所述目标超参数用于控制所述待训练分类模型的梯度更新步长，所述待训练分类模型包括缩放不变性线性层，所述缩放不变性线性层使得所述待训练分类模型的权重参数乘以任意缩放系数时输出的预测分类结果保持不变； 根据所述目标超参数与目标训练方式对所述待训练分类模型的权重参数进行更新，得到训练后的分类模型，所述目标训练方式使得所述待训练分类模型更新前与更新后的权重参数的模长相同。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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