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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利神经网络训练方法、装置、设备及计算机可读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：CN112381224B 。

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：202011275171.7，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由张天豫;范力欣;吴锦和设计研发完成，并于2020-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络训练方法，包括以下步骤：随机初始化待训练神经网络，并基于输入数据，获取初始化后的待训练神经网络的目标随机参数；对所述目标随机参数进行量化处理，以获得量化参数；基于所述目标随机参数以及所述量化参数确定量化损失值；基于所述量化损失值以及初始化后的待训练神经网络，确定目标神经网络。本发明还公开了一种神经网络训练装置、设备及计算机可读存储介质。本发明过量化参数对神经网络进行训练，以使得训练得到的目标神经网络具有较强的模型可解释性，并且，通过选择目标随机参数，避免对神经网络中的大量冗余参数进行处理，降低模型训练过程中的网络计算量，以便于将神经网络小型化而部署于小型边缘设备中。

本发明授权神经网络训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络训练方法，其特征在于，应用于在图像检测以及语音识别的技术领域，所述神经网络训练方法包括以下步骤： 随机初始化待训练神经网络，并基于输入数据，获取初始化后的待训练神经网络的目标随机参数，而非所述待训练神经网络中的冗余参数，所述目标随机参数为训练后的神经网络中目标层的参数，所述目标层为训练后的神经网络中的特定层，所述目标层根据需要训练的待训练神经网络进行合理设置，以使得训练得到的目标神经网络具有较强的模型可解释性； 对所述目标随机参数进行量化处理，以获得量化参数； 基于所述目标随机参数确定第一输出值，并基于所述量化参数确定第二输出值； 通过目标层计算获得第一输出值z1和第二输出值z2，其中，z1＝wT*x，z2＝tT*x，其中，w和t为目标层权重参数，x为输入数据，基于所述第一输出值、所述第二输出值以及预设合页损失函数，确定量化损失值， 其中，所述确定量化损失值的步骤包括：通过下式计算量化损失值， Loss1＝max0,1–z1+z2； 其中，Loss1为量化损失值； 获取初始化后的待训练神经网络对应的损失函数值； 基于所述量化损失值以及所述损失函数值，确定总损失函数值； 基于所述总损失函数值更新初始化后的待训练神经网络，以获得更新后的神经网络，并确定所述总损失函数值是否小于预设损失值； 若所述总损失函数值小于预设损失值，则将更新后的神经网络作为所述目标神经网络； 若所述总损失函数值大于或等于预设损失值，则将更新后的神经网络作为初始化后的待训练神经网络，并返回执行基于输入数据，获取初始化后的待训练神经网络的目标随机参数的步骤，并将所述目标神经网络部署于小型边缘设备中。

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