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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119761449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510275403.5，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由杨冬平;王子群;颜梦玫设计研发完成，并于2025-03-10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、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种神经网络的训练方法、神经网络的训练装置、电子设备及计算机可读存储介质，神经网络的训练方法至少应用于视觉处理场景，包括：将训练样本输入待训练的神经网络，得到神经网络在当前的每项连接权重下的输出结果；训练样本至少包括视觉数据；基于输出结果以及训练样本的标注信息，确定出每项连接权重的第一梯度；针对每项连接权重分别生成定向梯度噪声；对于满足第一梯度与设定梯度阈值的关系要求的目标连接权重，将目标连接权重对应的定向梯度噪声以及第一梯度进行融合，得到融合梯度，并根据融合梯度实现对目标连接权重的更新；重复训练至所得到的神经网络满足设定要求。能够提高神经网络训练效率，降低训练时间，压缩训练成本。

本发明授权神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的训练方法，应用于图像分类场景，其特征在于，包括： 将训练样本输入待训练的神经网络，得到所述神经网络在当前的每项连接权重下的输出结果；所述训练样本包括待分类图像； 基于所述输出结果以及所述训练样本的标注信息，确定出每项所述连接权重的第一梯度； 针对每项所述连接权重分别生成定向梯度噪声；其中，所述定向梯度噪声的初始方向是随机生成的，且在训练过程中保持固定； 对于满足第一梯度与设定梯度阈值的关系要求的目标连接权重，将所述目标连接权重对应的定向梯度噪声以及第一梯度进行融合，得到融合梯度，并根据所述融合梯度实现对所述目标连接权重的更新； 重复训练至所得到的神经网络能够完成图像分类任务； 其中，所述设定梯度阈值包括权重梯度阈值、层梯度阈值以及网络梯度阈值中的至少一种；所述网络梯度阈值大于所述权重梯度阈值以及所述层梯度阈值； 所述设定梯度阈值包括所述权重梯度阈值时，所述关系要求包括第一梯度的绝对值与所述权重梯度阈值的第一关系要求； 所述神经网络包括多层时，所述设定梯度阈值包括所述层梯度阈值；所述关系要求包括所述层内各项连接权重的第一梯度的绝对值的均值与所述层梯度阈值的第二关系要求，所述目标连接权重包括满足所述第二关系要求的目标层内的所有连接权重项； 所述设定梯度阈值包括所述网络梯度阈值时，所述关系要求包括所述神经网络中所有连接权重项的第一梯度的绝对值的均值与所述网络梯度阈值的第三关系要求，所述目标连接权重包括满足所述第三关系要求的神经网络的所有连接权重项。

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