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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利一种神经网络模型训练方法、装置、设备及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：CN114943331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202110181147.5，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种神经网络模型训练方法、装置、设备及存储介质是由熊凯设计研发完成，并于2021-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络模型训练方法、装置、设备及存储介质。将第一训练样本和第二训练样本输入待训练的神经网络模型中进行处理，得到用于预测第一训练样本属于各类别的概率向量，以及由第二训练样本的特征向量组成的特征矩阵，基于概率向量计算一批第一训练样本的分类损失，以及基于特征矩阵的低秩约束计算一批第二训练样本的正则化损失，通过在分类损失中加入基于低秩约束的正则化损失，能够将人对这个神经网络模型的先验知识融入到模型的学习当中，引导模型学习出更加紧凑和更具判别性的特征，同时降低了神经网络模型的复杂度，防止神经网络模型过拟合，从而提升模型的泛化性能，即提高神经网络模型在实际应用中的预测准确度。

本发明授权一种神经网络模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别神经网络模型训练方法，其特征在于，包括： 获取用于训练人脸识别神经网络模型的一批第一训练样本和一批第二训练样本，所述第一训练样本和所述第二训练样本均为人脸图片； 将所述第一训练样本输入待训练的人脸识别神经网络模型中进行处理，得到用于预测所述第一训练样本属于各类别的概率向量； 将所述第二训练样本输入待训练的人脸识别神经网络模型中进行处理，得到由所述第二训练样本的特征向量组成的特征矩阵，所述第二训练样本的特征向量用于表征所述第二训练样本的属性； 基于所述概率向量计算一批所述第一训练样本的分类损失； 基于所述特征矩阵的低秩约束计算一批所述第二训练样本的正则化损失； 基于所述分类损失和所述正则化损失更新所述人脸识别神经网络模型的参数； 基于所述特征矩阵的低秩约束计算一批所述第二训练样本的正则化损失，包括： 计算所述特征矩阵的核范数； 计算所述核范数与所述特征矩阵的秩的差值，所述特征矩阵的秩为一批所述第二训练样本中的类别数； 基于所述差值确定一批所述第二训练样本的正则化损失。

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