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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利更新网络模型的方法、装置及设备、非易失性存储介质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：CN114386559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202011120724.1，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权更新网络模型的方法、装置及设备、非易失性存储介质是由宋刘一汉;潘攀;刘宇;张迎亚;徐盈辉设计研发完成，并于2020-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本更新网络模型的方法、装置及设备、非易失性存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种更新网络模型的方法、装置及设备、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取深度神经网络模型的全局梯度分布，其中，上述全局梯度分布包括：上述深度神经网络模型中部分或全部层的梯度分布信息；基于上述全局梯度分布在分布式训练场景下对上述深度神经网络模型进行采样，得到梯度位置信息；利用上述梯度位置信息选取多个目标梯度；根据上述多个目标梯度进行梯度估计，得到梯度估计结果；通过上述梯度估计结果对上述深度神经网络模型进行更新。本申请解决了相关技术中人工智能计算机器间通信效率较低的技术问题。

本发明授权更新网络模型的方法、装置及设备、非易失性存储介质在权利要求书中公布了：1.一种更新网络模型的方法，其特征在于，包括： 获取深度神经网络模型的全局梯度分布，其中，所述全局梯度分布包括：所述深度神经网络模型中部分或全部层的梯度分布信息； 基于所述全局梯度分布在分布式训练场景下对所述深度神经网络模型进行采样，得到梯度位置信息； 利用所述梯度位置信息选取多个目标梯度； 根据所述多个目标梯度进行梯度估计，得到梯度估计结果； 通过所述梯度估计结果对所述深度神经网络模型进行更新； 其中，基于所述全局梯度分布在所述分布式训练场景下对所述深度神经网络模型进行采样，得到所述梯度位置信息包括：基于所述全局梯度分布在所述分布式训练场景中每个训练场景的相同采样位置，对所述深度神经网络模型进行梯度采样，得到所述梯度位置信息； 其中，根据所述多个目标梯度进行梯度估计，得到梯度估计结果包括：当通信队列中缓存的所述多个目标梯度的梯度位置信息达到缓存阈值时，对所述通信队列中存储的所述多个目标梯度进行分布式训练的通信运算，得到通信运算结果；对所述通信运算结果求取平均值，得到均值结果；将所述均值结果与相同采样位置对应的采样概率值进行除法运算，得到所述梯度估计结果。

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