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龙图腾网获悉摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司申请的专利模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN120509453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511006917.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品，方法包括：在前向过程中，基于线性层对应的缩放参数对第二数据类型的输入张量进行类型转换，得到第一数据类型的输入张量；在线性层完成计算后，将第一数据类型的输出张量转换为第二数据类型的输出张量；在反向过程中，基于线性层对应的缩放参数对第一数据类型的模型参数进行类型转换，得到第二数据类型的模型参数；基于第二数据类型的模型参数和第二数据类型的损失值确定第二数据类型的梯度；利用第二数据类型的梯度对模型的模型参数进行更新，得到训练后的模型。如此，可以在保证模型精度的情况下，提升模型训练效率，降低了模型训练时对算力、存储的要求。

本发明授权模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，模型包括线性层，所述线性层包括第一数据类型的模型参数，所述模型训练方法包括： 在前向过程中，基于所述线性层对应的缩放参数对第二数据类型的输入张量进行类型转换，得到第一数据类型的输入张量；在所述线性层完成计算后，将第一数据类型的输出张量转换为第二数据类型的输出张量；所述第一数据类型的精度小于第二数据类型的精度； 在反向过程中，基于所述线性层对应的缩放参数对所述第一数据类型的模型参数进行类型转换，得到第二数据类型的模型参数；基于所述第二数据类型的模型参数和所述第二数据类型的损失值确定第二数据类型的梯度；所述第二数据类型的损失值是完成所述前向过程得到的； 利用所述第二数据类型的梯度对所述模型的模型参数进行更新，得到训练后的模型； 其中，所述模型为用于进行图像处理的图像处理模型；所述第一数据类型的输入张量和所述第二数据类型的输入张量为不同精度的图像样本；所述第一数据类型的输出张量和所述第二数据类型的输出张量为携带有图像处理结果的不同精度的特征数据。

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摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司，其通讯地址为：100036 北京市海淀区翠微中里14号楼四层B655；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”。

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