华为技术有限公司张之远获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种模型训练方法及装置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：CN113240079B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202110475677.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种模型训练方法及装置是由张之远;任宣丞;孙栩;何彬;钱莉设计研发完成，并于2021-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：在根据训练样本对第一神经网络模型进行训练时，基于每个参数对所述数据处理精度的影响能力从第一神经网络模型的M个参数中确定N个参数，并对N个参数进行更新。本申请在保证模型的数据处理精度满足精度要求的前提下，由于更新后的第一神经网络模型中的M个参数中仅N个参数被更新了，可以降低由训练设备到终端设备的数据传输量。
本发明授权一种模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一神经网络模型以及训练样本，所述第一神经网络模型包括M个参数；所述训练样本为文本数据、图像数据或音频数据； 根据所述训练样本，对所述第一神经网络模型进行训练，以对所述M个参数中的N个参数进行更新，直到所述第一神经网络模型的数据处理精度满足预设条件，得到第二神经网络模型；其中，所述N为小于M的正整数，所述N个参数为根据所述M个参数中每个参数对所述数据处理精度的影响能力确定的； 所述根据所述训练样本，对所述第一神经网络模型进行训练，以对所述M个参数中的N个参数进行更新，包括： 根据所述训练样本，通过预设的损失函数，对所述第一神经网络模型进行训练，以对所述M个参数中的N个参数进行更新；其中，所述预设的损失函数包括目标损失项，所述目标损失项用于约束参数的更新幅度； 所述训练样本与目标任务相关，所述数据处理精度为所述第一神经网络模型针对于所述目标任务的数据处理精度，所述每个参数对所述数据处理精度的影响能力与如下的信息呈正相关： 在对所述第一神经网络模型进行针对于所述目标任务的训练过程中，所述每个参数对应的数值变化量。
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