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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利模型训练方法、装置、存储介质和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：CN114730367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：201980102629.8，技术领域涉及：G06N3/02；该发明授权模型训练方法、装置、存储介质和程序产品是由李慧霞;纪荣嵘;吕宏亮;杨帆设计研发完成，并于2019-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、存储介质和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、存储介质和程序产品，属于数据处理技术领域。该方法包括：使用训练样本对神经网络模型进行多次迭代训练。其中，该多次迭代训练中的一次迭代训练，包括：在前向传播过程中，根据神经网络模型中的权值和网络层当前的截断值对样本数据进行处理，得到输出数据；在反向传播过程中，根据该输出数据与样本标记之间的损失值，调整神经网络模型中的权值，以及根据该损失值、该网络层当前的截断值和激活值，调整该网络层的截断值。本申请中神经网络模型中的截断值是通过训练得到的，即可以在模型训练过程中自适应地调整对激活值进行量化时的上下限，从而减小了量化误差，提高了神经网络模型的性能。

本发明授权模型训练方法、装置、存储介质和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，所述方法包括： 使用训练样本对神经网络模型进行多次迭代训练； 其中，所述多次迭代训练中的一次迭代训练，包括： 在前向传播过程中，根据所述神经网络模型中的权值和网络层当前的截断值对所述训练样本中的样本数据进行处理，得到输出数据，其中，所述网络层的截断值用于对所述网络层的激活值进行量化； 在反向传播过程中，根据所述输出数据与所述训练样本中的样本标记之间的损失值，调整所述神经网络模型中的权值，以及根据所述损失值、所述网络层当前的截断值和激活值，调整所述网络层的截断值； 其中，所述根据所述损失值、所述网络层当前的截断值和激活值，调整所述网络层的截断值，包括：根据所述损失值和所述网络层的反量化值，确定第一调整度；根据所述网络层当前的截断值与激活值之间的大小关系，确定第二调整度；将所述第一调整度与所述第二调整度相乘，得到目标调整度；将所述网络层当前的截断值减去学习率与所述目标调整度之积，得到所述网络层的调整后的截断值； 其中，所述样本数据为低分辨率图像、所述样本标记为所述低分辨率图像对应的高分辨率图像，或者，所述样本数据为图像、所述样本标记为图像中包含的对象的类型或身份。

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