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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利用于训练神经网络的方法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：CN112183740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202010616556.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权用于训练神经网络的方法是由K·格劳设计研发完成，并于2020-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练神经网络的方法在说明书摘要公布了：用于训练神经网络的方法。描述了一种用于使用大量训练行程来训练神经网络的方法，其中所述神经网络具有至少一个卷积层，并且在至少一个训练行程中借助于所述卷积层执行至少一个卷积，所述方法具有以下步骤：从所述神经网络的前一层的输出提供多个输入特征图；借助于多个卷积核和所述多个输入特征图形成所述卷积层的至少一个输出特征图，其中向由所述输入特征图之一和所述至少一个输出特征图中的每一个输出特征图构成的每种组合分配一个卷积核，并且所述卷积核中的每一个具有多个卷积权重；为由所述输入特征图和所述输出特征图构成的所有组合确定多个卷积核范数，其中根据所述卷积核的卷积权重的绝对数值形成卷积核范数。

本发明授权用于训练神经网络的方法在权利要求书中公布了：1.用于使用大量训练行程来训练神经网络的方法，其中所述神经网络具有至少一个卷积层，并且在至少一个训练行程中借助于所述卷积层执行至少一个卷积，其中，所述神经网络的输入信号包括一维输入信号、二维输入信号和或三维输入信号，其中，所述一维输入信号是音频信号，所述二维输入信号是图像，并且所述三维输入信号是磁共振断层扫描，其中，训练所述神经网络用于以下任务，在所述任务中将所述神经网络的输入信号一维地用在音频信号的情况下，包括语音或噪声处理，二维地用于对图像进行评估、分类或处理，或在三维输入信号的情况下用于磁共振断层扫描的分析和分类，所述方法具有以下步骤： 从所述神经网络的前一层的输出提供多个输入特征图S1； 借助于多个卷积核和所述多个输入特征图形成所述卷积层的至少一个输出特征图S2，其中向由所述输入特征图之一和所述至少一个输出特征图中的每一个输出特征图构成的每种组合分配一个卷积核，并且所述卷积核中的每一个具有多个卷积权重； 为由所述输入特征图和所述输出特征图构成的所有组合确定多个卷积核范数S3，其中根据所述卷积核的卷积权重的绝对数值形成卷积核范数； 为所有输出特征图确定多个输入范数S4，其中根据所有输入特征图的卷积核范数形成输入范数，并且所述卷积核范数的定义不同于所述输入范数的定义； 根据所有输出特征图的输入范数来确定卷积范数S5，以便确定用于其他训练行程的卷积正则化值。

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