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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利一种神经网络模型的训练方法、装置以及计算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：CN113570053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202010353931.5，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种神经网络模型的训练方法、装置以及计算设备是由刘强;孟浩;韩亮;焦阳设计研发完成，并于2020-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型的训练方法、装置以及计算设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络模型的训练方法、装置以及计算设备。方法包括前向传播步骤、反向传播步骤和参数更新步骤，在参数更新步骤中：基于参数梯度计算当前网络层的参数更新值，生成与参数更新值对应的第四块浮点数，其中第四块浮点数的位宽为第三预定值；基于第一块浮点数和第四块浮点数对当前网络层的参数进行更新，生成更新后的参数对应的第一块浮点数。

本发明授权一种神经网络模型的训练方法、装置以及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，在服务器中执行，所述神经网络模型包括多个网络层，所述方法包括： 前向传播步骤： 获取当前网络层的参数对应的第一块浮点数； 将上一层网络层输出的激活值量化为第二块浮点数，其中第一块浮点数和第二块浮点数的位宽为第一预定值； 基于第一块浮点数和第二块浮点数计算当前网络层的激活值，并输出到下一层网络层； 反向传播步骤： 将下一层网络层输出的激活值梯度量化为第三块浮点数，其中第三块浮点数的位宽为第二预定值； 基于第三块浮点数和第一块浮点数计算上一层网络层的激活值梯度，并输出到上一层网络层； 基于第三块浮点数和第二块浮点数计算当前网络层的参数梯度； 参数更新步骤： 基于参数梯度计算当前网络层的参数更新值，生成与参数更新值对应的第四块浮点数，其中第四块浮点数的位宽为第三预定值； 基于第一块浮点数和第四块浮点数对当前网络层的参数进行更新，生成更新后的参数对应的第一块浮点数，所述基于第一块浮点数和第四块浮点数对当前网络层的参数进行更新，生成更新后的参数对应的第一块浮点数包括：获取上一次迭代后的延迟更新值，并将所述第四块浮点数中相对于延迟更新值有效的部分加入到所述延迟更新值中，响应于所述延迟更新值大于预设阈值，基于延迟更新值更新所述第一块浮点数，得到更新后的参数对应的第一块浮点数。

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