买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利神经网络的训练方法、装置及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：CN114202052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202010911838.1，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络的训练方法、装置及设备是由张凯;谭文明;李哲暘设计研发完成，并于2020-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种神经网络的训练方法、装置及设备、存储介质，可更好地保证结果的精度与特征图的稀疏度。该方法包括：将图像样本数据输入至第一神经网络中，得到第一神经网络输出的预测标签、以及第一神经网络的至少一个指定处理层输出的特征图，特征图是在第一神经网络确定预测标签的过程中输出的，特征图包含多个特征值；依据预测标签与图像样本数据对应的样本标签并采用预设的损失函数确定损失值，损失值用于表征预测标签与样本标签之间的差异；依据特征图确定用于表征特征图的稀疏度的稀疏度值；依据损失值与稀疏度值确定用于优化第一神经网络的优化参数值；依据优化参数值优化第一神经网络得到第二神经网络。

本发明授权神经网络的训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，包括： 将图像样本数据输入至第一神经网络中，得到第一神经网络输出的预测标签、以及所述第一神经网络的至少一个指定处理层输出的特征图，所述特征图是在所述第一神经网络确定所述预测标签的过程中输出的，所述特征图包含多个特征值；若所述第一神经网络用于目标检测，则所述样本标签包括图像样本数据中目标的类别和位置信息；若所述第一神经网络用于目标分类，则所述样本标签包括图像样本数据中目标的类别；若所述第一神经网络用于目标识别，则所述样本标签包括图像样本数据中目标的轮廓信息； 依据所述预测标签与所述图像样本数据对应的样本标签并采用预设的损失函数确定损失值，所述损失值用于表征所述预测标签与所述样本标签之间的差异； 按照设定变换方式将所述特征图中每一特征值修改为对应的变换值；其中，所述设定变换方式中，特征值的绝对值越大，则对应的变换值越大，特征值为0，则对应的变换值为设定最小值； 依据所述特征图中各变换值，确定用于表征所述特征图的稀疏度的稀疏度值； 依据所述损失值与所述稀疏度值确定用于优化所述第一神经网络的优化参数值；所述损失值用于在训练过程中约束精度，所述稀疏度用于在训练过程中约束稀疏度，所述优化参数值用于在训练过程中保证精度与稀疏度的平衡； 依据所述优化参数值优化所述第一神经网络得到第二神经网络；所述第二神经网络用于执行以下图像处理中的至少一项：目标检测、目标分类和目标识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州海康威视数字技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。