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龙图腾网获悉杭州海康机器人股份有限公司申请的专利卷积神经网络权重调优方法、装置、存储介质和电子设备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：CN115345303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211113628.3，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权卷积神经网络权重调优方法、装置、存储介质和电子设备是由李言洲设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络权重调优方法、装置、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种卷积神经网络的权重调优方法，包括：将第一卷积神经网络的各指定层对应的学习率参数组成学习率参数组，将所述学习率参数组作为遗传算法的个体，将所述学习率参数作为所述遗传算法的基因；利用所述遗传算法依次对每一代的所有学习率参数组进行处理，直到满足遗传算法的优化终止条件，以确定用于通过训练所述第一卷积神经网络生成第二卷积神经网络的最优学习率参数组。应用本申请，能够不依赖任何先验知识找到迁移学习中的最优或局部最优学习率参数组，提高迁移学习的目标卷积神经网络的性能。

本发明授权卷积神经网络权重调优方法、装置、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络的权重调优方法，其特征在于，所述卷积神经网络用于实现图像分类、目标检测、图像分割或机器翻译任务，包括： 将第一卷积神经网络的各指定层对应的学习率参数组成学习率参数组，将所述学习率参数组作为遗传算法的个体，将所述学习率参数作为所述遗传算法的基因； 利用所述遗传算法依次对每一代的所有学习率参数组进行处理，直到满足遗传算法的优化终止条件，以确定用于通过训练所述第一卷积神经网络生成第二卷积神经网络的最优学习率参数组； 其中，所述对每一代的所有学习率参数组进行处理，包括： 利用当前代的所有学习率参数组，在所述第一卷积神经网络基础上分别进行训练，生成与相应学习率参数组对应的所述第二卷积神经网络的网络模型，并对应各网络模型进行性能评估；将所述网络模型的性能评估结果作为相应学习率参数组的评价依据，确定当前最佳学习率参数组，判断是否满足所述优化终止条件，若满足所述优化终止条件，则将所述当前最佳学习率参数组作为所述最优学习率参数组，并将利用该学习率参数组训练得到的网络模型作为训练好的第二卷积神经网络；若不满足所述优化终止条件，则通过所述遗传算法确定下一代的所有学习率参数组； 用于生成所述第二卷积神经网络的训练数据是在目标任务场景下采集得到的。

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