阿里巴巴集团控股有限公司赵康获国家专利权
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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卷积神经网络训练方法、装置、电子设备及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：CN114444649B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202011188043.9，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权卷积神经网络训练方法、装置、电子设备及可读存储介质是由赵康;潘攀;李英晗;张迎亚;顾震宇;徐盈辉设计研发完成，并于2020-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本卷积神经网络训练方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种卷积神经网络训练方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述卷积神经网络训练方法包括：将训练图像输入所述卷积神经网络；基于所述训练图像，交替进行所述卷积神经网络的正向传播过程和反向传播过程，以调整所述卷积神经网络的参数，其中，在所述反向传播过程中，根据所述卷积神经网络的损失函数相对于所述卷积神经网络中的指定层的输出的当前梯度分布，将求解所述卷积神经网络的损失函数相对于所述指定层的权重参数的当前梯度所需的至少部分数据从浮点格式转换为定点格式。
本发明授权卷积神经网络训练方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络训练方法，包括： 将训练图像输入所述卷积神经网络； 基于所述训练图像，交替进行所述卷积神经网络的正向传播过程和反向传播过程，以调整所述卷积神经网络的参数，其中，在所述反向传播过程中，根据所述卷积神经网络的损失函数相对于所述卷积神经网络中的指定层的输出的当前梯度分布，将求解所述卷积神经网络的损失函数相对于所述指定层的权重参数的当前梯度所需的至少部分数据从浮点格式转换为定点格式； 其中，在将求解所述卷积神经网络的损失函数相对于所述指定层的权重参数的当前梯度所需的至少部分数据从浮点格式转换为定点格式的过程中，通过以下方法将通过所述转换造成的卷积神经网络的损失函数相对于所述卷积神经网络中的指定层的输出在所述训练图像的通道维度上的当前梯度的误差最小化：当所述卷积神经网络的损失函数相对于所述卷积神经网络中的指定层的输出的当前梯度在所述训练图像的各个通道上的分布为高斯分布时，所述通道的转换参数为所述卷积神经网络的损失函数相对于所述指定层的输出的当前梯度矩阵中对应于所述通道的元素的最大绝对值。
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