北京奇虎科技有限公司董健获国家专利权
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龙图腾网获悉北京奇虎科技有限公司申请的专利多通道神经网络模型训练方法、装置及计算机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：CN111667045B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：201910176255.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权多通道神经网络模型训练方法、装置及计算机存储介质是由董健;颜水成设计研发完成，并于2019-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本多通道神经网络模型训练方法、装置及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种多通道神经网络模型训练方法、装置及计算机存储介质，多通道神经网络模型训练方法包括：在进行目标模型训练时，将训练数据输入N通道神经网络模型进行学习，该模型中采用了多通道的网络结构，包括了一条残差网络通道以及N‑1条连接结构互不相同的密集连接网络通道，这N‑1个DenseNet通道中的卷积层按各自对应的间隔层数密集连接。这样，通过ResNet通道可以很好地复用模型参数，提高模型的效率，同时，通过N‑1条DenseNet通道，可以利用前面层的中间结果，大大提高模型的计算效率和模型的性能。
本发明授权多通道神经网络模型训练方法、装置及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多通道神经网络模型训练方法，其特征在于，包括： 确定训练数据； 将所述训练数据输入N通道神经网络模型进行学习，获得训练后的目标模型，其中，所述N通道神经网络模型中包括残差卷积神经网络ResNet通道和N-1条连接结构互不相同的密集连接卷积神经网络DenseNet通道，所述N-1条DenseNet通道中每条通道的卷积层按各自对应的间隔层数密集连接，预设N通道神经网络模型包括预设个数的学习模块，每个学习模块对应的上一个学习模块输出的数据分成N个数据后，一个数据进入该学习模块中所述ResNet通道进行对应元素相加操作后，剩余N-1个数据分别进入对应的所述N-1条DenseNet通道进行各自合并操作后，所述ResNet通道和所述N-1条DenseNet通道输出的数据进行卷积层处理后输入下一个学习模块，N为大于2的整数； 所述训练数据包括已分类图像的训练图像集，所述目标模型为图像分类模型。
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