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龙图腾网获悉北京市商汤科技开发有限公司申请的专利一种生成神经网络的方法、装置、计算机设备和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：CN114037056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111306934.4，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种生成神经网络的方法、装置、计算机设备和存储介质是由黄俊钦;高梦雅;王宇杰设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成神经网络的方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种生成神经网络的方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取利用第一训练样本集训练得到的教师神经网络，以及获取第二训练样本集；其中，第一训练样本集包括与多个预设图像处理任务对应的训练样本，第二训练样本集包括与目标任务对应的训练样本，多个预设图像处理任务包括所述目标任务；将第二训练样本集输入教师神经网络和待训练的学生神经网络中，分别得到第二训练样本对应的第一图像特征信息和第二训练样本对应的第二图像特征信息；基于得到的第一图像特征信息和第二图像特征信息，生成第一预测损失，并基于第一预测损失训练待训练的学生神经网络，直到满足第一预设训练截止条件，得到训练完成的学生神经网络。

本发明授权一种生成神经网络的方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种生成神经网络的方法，其特征在于，包括： 获取利用第一训练样本集训练得到的教师神经网络，以及获取第二训练样本集；其中，所述第一训练样本集包括与多个预设图像处理任务对应的训练样本，所述第二训练样本集包括与目标任务对应的训练样本，所述多个预设图像处理任务包括所述目标任务； 将所述第二训练样本集输入所述教师神经网络和待训练的学生神经网络中，经过所述教师神经网络对所述第二训练样本集中的第二训练样本进行处理，得到所述第二训练样本对应的第一图像特征信息，经过所述待训练的学生神经网络对所述第二训练样本集中的第二训练样本进行处理，得到所述第二训练样本对应的第二图像特征信息； 基于得到的所述第一图像特征信息和所述第二图像特征信息，生成第一预测损失，并基于所述第一预测损失训练所述待训练的学生神经网络，直到满足第一预设训练截止条件，得到训练完成的学生神经网络，其中，所述第一预测损失表征所述待训练的学生网络在所述目标任务中的预测误差； 其中，所述第二训练样本集通过用于生成衍生图像的衍生神经网络生成；所述衍生神经网络包括经过训练的条件生成网络中的生成器；所述条件生成网络利用第四预测损失训练得到；所述第一训练样本集中包括多个第一训练样本； 所述第四预测损失采用下述方式生成： 基于与所述第一训练样本对应的标准特征信息，确定码本序列信息；所述码本序列信息包括多个第一特征点中每个第一特征点对应的特征向量；所述多个第一特征点是从所述多个第一训练样本分别对应的特征点中选取得到的，多个不同的第一特征点对应的特征向量之间的分布相似； 基于第三图像特征信息和所述码本序列信息，生成所述第四预测损失； 所述第三图像特征信息是将所述多个第一训练样本输入条件生成网络中的生成器生成的。

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