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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卷积神经网络训练方法、装置以及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：CN116524271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310507755.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权卷积神经网络训练方法、装置以及设备是由崔东林设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络训练方法、装置以及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种卷积神经网络训练方法、装置以及设备，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、图像处理和深度学习等技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取第一样本视频帧序列；将第一样本视频帧序列输入至卷积神经网络，得到第一向量序列；将第一向量序列输入至图片掩码自注意力模型，得到第二向量序列；基于第一向量序列和第二向量序列，计算第一损失；基于第一损失对卷积神经网络和图片掩码自注意力模型的参数进行调整，得到无监督训练完成的卷积神经网络。该实施方式提供了一种基于对比学习的视频预训练方法，通过卷积神经网络和图片掩码自注意力模型相结合的方式，有效利用海量无标签视频资源，降低模型训练成本。

本发明授权卷积神经网络训练方法、装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络训练方法，包括： 获取第一样本视频帧序列； 将所述第一样本视频帧序列输入至卷积神经网络，得到第一向量序列； 将所述第一向量序列输入至图片掩码自注意力模型，得到第二向量序列； 基于所述第一向量序列和所述第二向量序列，计算第一损失； 基于所述第一损失对所述卷积神经网络和所述图片掩码自注意力模型的参数进行调整，得到无监督训练完成的卷积神经网络； 获取第二样本视频帧序列，其中，所述第二样本视频帧序列标注有样本视频类别； 将所述第二样本视频帧序列输入至所述无监督训练完成的卷积神经网络，得到第五向量序列； 计算所述第五向量序列中的第五向量的均值，得到样本视频向量； 将所述样本视频向量输入至多层感知机，得到预测视频类别； 基于所述样本视频类别和所述预测视频类别，计算第二损失； 基于所述第二损失对所述多层感知机的参数进行调整，得到有监督训练完成的多层感知机； 基于所述无监督训练完成的卷积神经网络和所述有监督训练完成的多层感知机，部署视频分类模型。

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