中国人民解放军国防科技大学陈小文获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种二值化神经网络模型的训练方法、装置及计算机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：CN120579592B 。
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：202511063988.0，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种二值化神经网络模型的训练方法、装置及计算机设备是由陈小文;黄诗颖;朱麒瑾;鲁建壮;汤先拓;汪志;郭阳;刘必慰;胡春媚;宋睿强设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种二值化神经网络模型的训练方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种二值化神经网络模型的训练方法、装置及计算机设备。所述方法包括：在小样本图像识别模型的输入层中引入增强型温度计编码，采用无批归一化的卷积层，设计二值化神经网络模型。输入待预测图片至二值化神经网络模型提取待预测特征，采用原始激活函数与权重对待预测特征进行一阶段训练后，采用二值化后的原始激活函数与权重对输入至训练好的二值化神经网络模型的预测图片进行二阶段训练，得到最优二值化神经网络模型。将最优二值化神经网络模型部署至C语言推理框架中，完成系统模块开发，得到边缘设备适配信息。据此设计目标边缘设备的寄存器传输级流程。采用本方法能够提高资源受限的边缘设备的深度学习的高效和轻量化性能。
本发明授权一种二值化神经网络模型的训练方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种二值化神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 在小样本图像识别模型的输入层中引入增强型温度计编码，采用无批归一化的卷积层，设计二值化神经网络模型； 输入待预测图片至所述二值化神经网络模型提取待预测特征，采用原始激活函数与权重对所述待预测特征进行一阶段训练，得到第一预测图片与训练好的二值化神经网络模型； 采用二值化后的所述原始激活函数与所述权重对输入至训练好的二值化神经网络模型的所述第一预测图片进行二阶段训练，得到权重矩阵、模型参数以及最优二值化神经网络模型； 将所述最优二值化神经网络模型部署至C语言推理框架中，完成系统模块开发，得到边缘设备适配信息； 根据所述边缘设备适配信息设计目标边缘设备的寄存器传输级流程。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励