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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利自适应的神经网络训练方法、电子设备、介质和程序产品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：CN114492787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202111673099.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权自适应的神经网络训练方法、电子设备、介质和程序产品是由高嘉欣;廖名学;晁永越;吕品设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应的神经网络训练方法、电子设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应的神经网络训练方法、电子设备、介质和程序产品，其中方法包括：基于当前训练轮次的自适应参数，对目标神经网络进行训练，所述自适应参数用于确定对所述目标神经网络进行训练的各训练节点的训练任务量；基于所述各训练节点在当前训练轮次的训练时间，调整所述当前训练轮次的自适应参数，并将调整后的自适应参数确定为下一训练轮次的自适应参数。本发明提供的方法、电子设备、介质和程序产品，无需手工为性能不同的训练节点分配训练任务，可减少人力成本，并提高异构集群下深度学习任务的训练效率，同时，可以实现按能分配的分布式训练方式，从而进一步提高异构集群下深度学习任务的训练效率。

本发明授权自适应的神经网络训练方法、电子设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种自适应的神经网络训练方法，其特征在于，应用于计算节点，包括： 基于当前训练轮次的自适应参数，对目标神经网络进行训练，所述自适应参数用于确定对所述目标神经网络进行训练的各训练节点的训练任务量； 基于所述各训练节点在当前训练轮次的训练时间，调整所述当前训练轮次的自适应参数，并将调整后的自适应参数确定为下一训练轮次的自适应参数； 所述基于所述各训练节点在当前训练轮次的训练时间，调整所述当前训练轮次的自适应参数，包括： 基于所述各训练节点在当前训练轮次的训练时间和所述当前训练轮次的自适应参数，确定所述各训练节点的任务变化量；所述自适应参数为任务量权重； 基于所述各训练节点的任务变化量，调整所述当前训练轮次的自适应参数； 任一所述训练节点的任务变化量基于如下公式计算得到： ； 其中，为第i个训练节点的任务变化量，为第i个训练节点第k轮训练轮次的任务量权重，为第i个训练节点在当前训练轮次的训练时间，为各训练节点的个数，round为四舍五入函数； 所述基于当前训练轮次的自适应参数，对目标神经网络进行训练，之前还包括： 获取表征训练任务的训练脚本，并基于预置的训练脚本编写规范，对所述训练脚本进行校验； 若所述训练脚本符合所述训练脚本编写规范，则对所述训练脚本进行自适应封装，并启动封装后的训练脚本，所述自适应封装用于为所述训练脚本加入首轮训练轮次的自适应参数； 所述获取表征训练任务的训练脚本，并基于预置的训练脚本编写规范，对所述训练脚本进行校验，之后还包括： 若所述训练脚本不符合所述训练脚本编写规范，则发出错误提示信息，所述错误提示信息用于提示对所述训练脚本进行修改； 获取修改后的训练脚本，并基于所述训练脚本编写规范，对所述修改后的训练脚本进行校验； 若所述修改后的训练脚本符合所述训练脚本编写规范，则对所述修改后的训练脚本进行自适应封装，并启动封装后的训练脚本； 若所述修改后的训练脚本不符合所述训练脚本编写规范，则发出错误提示信息，并返回获取修改后的训练脚本，并基于所述训练脚本编写规范，对所述修改后的训练脚本进行校验的步骤，直至修改后的训练脚本符合所述训练脚本编写规范； 所述训练脚本编写规范包括：文件格式规范、文件名称规范、训练框架的调用规范、关键变量的命名规范中的至少一种。

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