华为技术有限公司周彧聪获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种模型训练方法及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：CN114912569B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202110183936.2，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种模型训练方法及装置是由周彧聪;钟钊设计研发完成，并于2021-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：获取第一神经网络模型，将所述第一神经网络模型中的所述第一卷积层替换为一种线性操作得到多个第二神经网络模型，对训练后的所述多个第二神经网络模型进行模型训练，以获取多个第二神经网络模型中模型精度最高的神经网络模型。本申请将待训练的神经网络中的卷积层替换为可以等效为卷积层的线性操作，并从多个替换方式中选择精度最高的方式，以此提高了训练后模型的精度。
本发明授权一种模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一神经网络模型，所述第一神经网络模型包括第一卷积层，所述第一神经网络模型的输入包括以下至少一项：图像、视频，所述第一神经网络模型用于实现目标任务，所述目标任务包括以下至少一项：图像识别、图像分类、图像超分辨率重建； 根据所述第一神经网络模型，获取多个第二神经网络模型，其中，每个第二神经网络模型为将所述第一神经网络模型中的所述第一卷积层替换为一种线性操作得到的，所述线性操作是指多个基础线性操作复合而成的操作，所述基础线性操作之间存在连接关系，所述线性操作等效为一个卷积层，所述线性操作等效的卷积层的感受野小于或等于所述第一卷积层的感受野； 对所述多个第二神经网络模型进行模型训练，以获取目标神经网络模型，所述目标神经网络模型为训练后的多个第二神经网络模型中模型精度最高的神经网络模型。
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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。
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