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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训练、图像分类、文本翻译方法及装置、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：CN113822410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202010558711.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权神经网络模型训练、图像分类、文本翻译方法及装置、设备是由胡丁晟;徐斌;姚棋中设计研发完成，并于2020-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型训练、图像分类、文本翻译方法及装置、设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种神经网络模型训练、图像分类、文本翻译方法及装置、设备，神经网络模型的训练方法包括：首先从内存中获取对应于神经网络模型的第一权重矩阵的码字，然后根据码字确定神经网络模型的权重矩阵为第一权重矩阵，并利用训练数据对第一权重矩阵进行训练，在预设停止条件未被满足时，对码字进行更新，得到更新后的码字，并将更新后的码字存储在内存中，接着，利用在内存中获取的更新后的码字确定神经网络模型的权重矩阵为第二权重矩阵，并利用训练数据对第二权重矩阵进行训练，进而在预设停止条件被满足时，停止神经网络模型的训练。由于码字占据的内存空间远小于权重矩阵，从而能够降低从内存中读入的数据量。

本发明授权神经网络模型训练、图像分类、文本翻译方法及装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 从内存中获取码字，所述码字对应于神经网络模型的第一权重矩阵； 获取索引，所述索引为所述码字和所述神经网络模型的权重矩阵之间的对应关系，所述索引包括索引值以及索引值对应的索引编号，所述索引值与所述码字一一对应，所述索引编号与子矩阵之间一一对应，所述子矩阵由所述神经网络模型的初始权重矩阵划分得到； 根据所述码字以及所述索引确定所述神经网络模型的权重矩阵为所述第一权重矩阵，并利用训练数据对所述第一权重矩阵进行训练； 在预设停止条件未被满足时，更新所述码字，得到更新后的码字，包括： 在预设停止条件未被满足时，确定所述神经网络模型的第一权重矩阵的权重梯度； 将所述权重梯度中属于第j个码字对应的子矩阵的权重梯度进行加权求和，得到所述第j个码字对应的码字梯度；其中，j分别取1到n的整数； 利用优化器对所述第j个码字对应的码字梯度进行优化处理，得到第j个码字的更新量； 利用所述第j个码字的更新量对所述第j个码字进行更新，得到更新后的第j个码字； 将所述更新后的码字存储在所述内存中； 利用在所述内存中获取的所述更新后的码字确定所述神经网络模型的权重矩阵为第二权重矩阵，并利用训练数据对所述第二权重矩阵进行训练； 在所述预设停止条件被满足时，停止所述神经网络模型的训练。

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