华为技术有限公司吴天诚获国家专利权
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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训练神经网络的方法、装置、服务器及系统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：CN114330633B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202011066306.9，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种训练神经网络的方法、装置、服务器及系统是由吴天诚;罗兰;王琪瑞设计研发完成，并于2020-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种训练神经网络的方法、装置、服务器及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种训练神经网络的方法、装置、服务器及系统，用于降低超网络中子网络间参数的干扰，以提高超网络中子网络的性能。本申请实施例方法包括：构建第一超网络，该第一超网络中包含共享参数的X个子网络；对X个子网络中的Y个子网络训练，并基于Y个子网络的训练结果更新第一超网络的参数；基于第一超网络的参数构建第二超网络，该第二超网络包括M个分支网络，M个分支网络包含X个子网络，且X个子网络中任意一个子网络仅包含于一个分支网络中，同一分支网络中的所有子网络共享参数；对X个子网络中的Z个子网络进行训练，然后基于Z个子网络的训练结果更新Z个子网络各自所属的分支网络的参数。
本发明授权一种训练神经网络的方法、装置、服务器及系统在权利要求书中公布了：1.一种训练神经网络的方法，其特征在于，包括： 构建第一超网络，所述第一超网络中包含X个子网络，所述X个子网络共享参数，X为大于1的整数； 基于所述X个子网络中的Y个子网络的训练结果更新所述第一超网络的参数，Y为小于或等于X的正整数，所述Y个子网络的训练结果通过利用数据对所述Y个子网络进行训练得到，所述数据包括以下至少一项：图像、语音、文本； 基于所述第一超网络的参数构建第二超网络，所述第二超网络包括M个分支网络，所述M个分支网络包含所述X个子网络，且所述X个子网络中任意一个子网络仅包含于一个分支网络中，同一分支网络中的所有子网络共享参数，M为大于1的整数； 基于所述X个子网络中的Z个子网络的训练结果，更新所述Z个子网络各自所属的分支网络的参数，Z为小于或等于X的正整数。
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