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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于时间自擦除的神经网络的训练方法和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：CN119578470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510138089.6，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权基于时间自擦除的神经网络的训练方法和设备是由刘伟;胡卫明;杨力;李兵;高晋;李文娟设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间自擦除的神经网络的训练方法和设备在说明书摘要公布了：提供基于时间自擦除的神经网络的训练方法和设备。所述训练方法包括：针对每个时间步长，通过将训练样本输入卷积层，生成与所述时间步长对应的第一特征图；针对除了第一个时间步长之外的每个时间步长，通过将应用了随着每个时间步长而变化的擦除掩码的第一特征图输入池化层，生成第二特征图；通过将第二特征图输入第一全连接层，生成第一预测图；基于第一预测图和真实标签，生成损失；通过基于损失调整所述神经网络的参数，得到训练后的神经网络。因此，提高了整体的预测准确性，提高了计算效率，并且降低了计算开销。

本发明授权基于时间自擦除的神经网络的训练方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于时间自擦除的神经网络的训练方法，基于时间自擦除的神经网络用于图像分类，其特征在于，所述训练方法包括： 获取包括图像数据的训练样本； 针对多个时间步长中的每个时间步长，通过将获取的包括所述图像数据的训练样本输入卷积层，生成与所述时间步长和所述图像数据对应的第一特征图； 通过将与所述时间步长和所述图像数据对应的第一特征图输入池化层，生成与所述时间步长和所述图像数据对应的第二特征图； 通过将与所述时间步长和所述图像数据对应的第二特征图输入第一全连接层，生成与所述时间步长和所述图像数据对应的第一预测图； 基于与所述时间步长和所述图像数据对应的第一预测图和真实标签，生成与所述时间步长和所述图像数据对应的损失； 通过基于与所述时间步长和所述图像数据对应的损失调整基于时间自擦除的神经网络的参数，得到训练后的用于图像分类的基于时间自擦除的神经网络， 其中，针对除了第一个时间步长之外的每个时间步长，通过将与所述时间步长和所述图像数据对应的第一特征图输入池化层，生成与所述时间步长和所述图像数据对应的第二特征图的步骤包括： 将擦除掩码应用于与所述时间步长和所述图像数据对应的第一特征图； 通过将应用了擦除掩码的第一特征图输入池化层，生成与所述时间步长和所述图像数据对应的第二特征图， 其中，擦除掩码随着每个时间步长而变化。

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