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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利训练深度学习模型的方法、装置、设备以及存储介质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：CN114626523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210275033.1，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权训练深度学习模型的方法、装置、设备以及存储介质是由李龙;沈亮;吴志华设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练深度学习模型的方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种训练深度学习模型的方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、深度学习等技术领域。具体实现方案为：将训练数据划分为N个第一数据集，其中，N为大于1的整数；根据N个第一数据集，与当前计算节点所处的计算节点集群内的目标计算节点进行数据交换，得到第一交换结果；根据第一交换结果，与当前计算节点中的目标处理单元进行数据交换，得到第二交换结果；以及利用第二交换结果，对深度学习模型进行训练。

本发明授权训练深度学习模型的方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练深度学习模型的方法，应用于部署在计算节点集群中的当前处理单元，所述计算节点集群包括多个计算节点，每个所述计算节点包括多个处理单元，所述当前处理单元所处的计算节点为当前计算节点；所述方法包括： 将所述当前处理单元中的训练数据划分为N个第一数据集，其中，N为大于1的整数，N为所述多个计算节点的数量； 根据所述N个第一数据集，与目标计算节点进行数据交换，得到第一交换结果，包括：将所述N个第一数据集中的目标第一数据集，发送至所述目标计算节点中的对应处理单元；接收来自每个所述对应处理单元的第二数据集；所述目标计算节点包括所述多个计算节点中除所述当前计算节点之外的其他计算节点； 根据所述第一交换结果，与所述当前计算节点中的目标处理单元进行数据交换，得到第二交换结果，包括：将所述第一交换结果分成M个第一数据；将所述M个第一数据中与每个所述目标处理单元对应的目标第一数据发送至所述目标处理单元；接收来自每个所述目标处理单元的第二数据；以及确定每个所述第二数据以及所述M个第一数据中除所述目标第一数据之外的其他第一数据，作为所述第二交换结果；其中，M为大于1的整数，M是所述计算节点集群内处理单元的总数量；以及 利用所述第二交换结果，对深度学习模型进行训练。

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