阿里巴巴集团控股有限公司陈泽晗获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利神经网络模型训练方法、装置及对应设备和交互系统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：CN114913362B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202110184424.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权神经网络模型训练方法、装置及对应设备和交互系统是由陈泽晗;金炫设计研发完成，并于2021-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络模型训练方法、装置及对应设备和交互系统在说明书摘要公布了：公开了一种神经网络模型训练方法、装置及对应设备和交互系统。训练方法包括：构造辅助网络，所述辅助网络获取源模型的输出特征作为输入，并输出与目标模型输出相同维度的辅助网络输出特征；以及将所述辅助网络输出特征与所述目标模型的输出特征分布对齐，以实现从所述源模型到所述目标模型的迁移学习。本发明的神经网络知识迁移方案尤其适用于在缺乏源数据的异构模型之间进行转换，并通过构建辅助网络来动态地使源特征适应目标分布。进一步地，可以实现多子空间和多距离测量以制定MAS的框架，由此通过减轻总体转移困难来实现有效的迁移学习。在部分源数据可用时，还可以通过构造第二辅助网络来进一步提升迁移效果。
本发明授权神经网络模型训练方法、装置及对应设备和交互系统在权利要求书中公布了：1.一种用于异构模型迁移学习的神经网络模型训练方法，包括： 构造辅助网络，所述辅助网络获取源模型的输出特征作为输入，并输出与目标模型输出相同维度的辅助网络输出特征； 将所述辅助网络输出特征与所述目标模型的输出特征分布对齐，以实现从所述源模型到所述目标模型的迁移学习， 其中，将所述辅助网络输出特征与所述目标模型的输出特征分布对齐包括： 冻结所述源模型的参数，计算所述辅助网络输出特征与所述目标模型的输出特征的对齐损失函数，并 基于所述对齐损失函数，调整所述辅助网络的参数；以及 冻结所述源模型的参数和所述辅助网络参数，计算所述辅助网络输出特征与所述目标模型的输出特征的匹配损失函数，并基于所述匹配损失函数，调整所述目标模型的参数， 其中，所述源模型和所述目标模型为图片分类模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人阿里巴巴集团控股有限公司，其通讯地址为：英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号