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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利神经网络模型的训练方法、图像处理方法及装置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：CN114255361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202010948460.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权神经网络模型的训练方法、图像处理方法及装置是由邓川云;陈官富;唐少华设计研发完成，并于2020-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的训练方法、图像处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了人工智能领域中的一种神经网络模型的训练方法、图像处理方法及装置。该训练方法包括：将训练数据输入神经网络模型中进行特征提取，根据提取的特征得到神经网络模型的第一权重梯度；获取候选权重参数，目标损失函数的函数值对候选权重参数的偏导数为0，目标损失函数的函数值是根据第一预测标签对应的第二损失函数的函数值确定的，第一预测标签对应的第二损失函数的函数值用于指示候选权重参数与神经网络模型的权重参数之间的差异以及权重变化量与第一权重梯度之间的差异；根据候选权重参数更新神经网络模型的参数。本申请的方法能够加速训练过程，提高神经网络模型的训练效率。

本发明授权神经网络模型的训练方法、图像处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据，所述训练数据为图像或文本； 将所述训练数据输入神经网络模型中进行特征提取，根据提取的特征得到第一预测标签，所述神经网络模型应用于图像处理领域或文本处理领域； 根据所述第一预测标签和所述训练数据的真实标签确定所述第一预测标签对应的第一损失函数的函数值，所述第一预测标签对应的第一损失函数的函数值用于指示所述第一预测标签和所述训练数据的真实标签之间的差异； 根据所述第一预测标签对应的第一损失函数的函数值计算所述神经网络模型的第一权重梯度； 获取候选权重参数，目标损失函数的函数值对所述候选权重参数的偏导数为0，其中，所述目标损失函数的函数值是根据所述第一预测标签对应的第二损失函数的函数值确定的，所述第一预测标签对应的第二损失函数的函数值用于指示所述候选权重参数与所述神经网络模型的权重参数之间的差异以及权重变化量与所述第一权重梯度之间的差异，所述权重变化量为所述候选权重参数与所述神经网络模型的权重参数之间的差值； 根据所述候选权重参数更新所述神经网络模型的参数。

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