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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利神经网络训练的方法与装置、数据处理方法与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：CN115545143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202110648030.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权神经网络训练的方法与装置、数据处理方法与装置是由袁明宽;胡芝兰;白博;李石华设计研发完成，并于2021-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络训练的方法与装置、数据处理方法与装置在说明书摘要公布了：本申请公开了人工智能领域中的一种神经网络模型的训练方法和装置、数据处理方法和装置。神经网络模型训练方法包括：根据训练数据集合，对所述第一初始神经网络模型进行多次迭代以得到多个训练神经网络模型，训练数据集合包括通用训练数据集合和目标域数据集合；根据每次迭代得到的训练神经网络模型分别对通用评测数据集合中的数据该处理结果和通用评测数据集合中数据的标注信息的差异，确定各个训练神经网络模型在通用评测数据集合的准确度，通用评测数据集合与通用训练数据集合具有相同的数据分布；将准确度最高的训练神经网络模型为作训练后的神经网络模型。从而，能够在多个训练神经网络模型中确定在目标域的准确度最高的神经网络模型。

本发明授权神经网络训练的方法与装置、数据处理方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一初始神经网络模型，所述第一初始神经网络模型是预训练得到的； 根据训练数据集合，对所述第一初始神经网络模型进行多次迭代以得到多个训练神经网络模型，所述训练数据集合包括通用训练数据集合和目标域数据集合，所述通用训练数据集合为行人跟踪数据集，所述行人跟踪数据集中的数据为图像，所述目标域数据集合中的数据为图像，所述行人跟踪数据集和所述目标域数据集合中的图像对应的标签为图像中的各个行人的标识； 利用每次迭代得到的训练神经网络模型分别对通用评测数据集合中的数据进行处理，以得到推理信息，所述通用评测数据集合与所述通用训练数据集合具有相同的数据分布； 根据所述通用评测数据集合中数据的标注信息和所述推理信息的差异，确定每次迭代得到的所述训练神经网络模型在所述通用评测数据集合的准确度； 将所述准确度最高的训练神经网络模型作为训练后的神经网络模型。

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