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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种模型训练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：CN114595799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202011377406.3，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种模型训练方法及装置是由金晶设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：获取第一神经网络模型，第一神经网络模型包括卷积BN层和第一量化算子，所述卷积BN层用于根据第一权重对输入的第N批batch的数据进行卷积处理，根据BN系数对卷积处理结果进行归一化处理，并基于归一化处理结果更新所述BN系数，对更新后的所述BN系数进行所述第一权重的更新，所述第一量化算子用于对更新后的所述第一权重进行量化处理以及反量化处理，以得到第二权重，所述卷积BN层还用于根据所述第二权重对输入的第N+1批batch的数据进行卷积处理。本申请可减小神经网络中卷积层的数据运算量。

本发明授权一种模型训练方法及装置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： 获取第一神经网络模型，其中，所述第一神经网络模型包括卷积BN层和第一量化算子，所述卷积BN层用于根据第一权重对输入的第N批batch的数据进行卷积处理，根据BN系数对卷积处理结果进行归一化处理，并基于归一化处理结果更新所述BN系数，对更新后的所述BN系数进行所述第一权重的更新，所述第一量化算子用于对更新后的所述第一权重进行量化处理以及反量化处理，以得到第二权重，所述卷积BN层还用于根据所述第二权重对输入的第N+1批batch的数据进行卷积处理，所述数据包括如下至少一种：图像、语音、文本； 对所述第一神经网络模型进行模型训练，以获取训练后的第一神经网络模型； 所述第一量化算子用于根据第一量化因子对更新后的所述第一权重进行量化处理以及反量化处理，所述训练后的第一神经网络模型包括训练后的第一量化因子以及训练后的BN系数，所述方法还包括： 根据所述训练后的第一量化因子以及所述训练后的BN系数，对所述第一神经网络模型进行量化，以得到第三神经网络模型，所述第三神经网络模型包括量化后的第一卷积层，所述量化后的第一卷积层用于根据量化后的权重对输入数据进行卷积处理，所述量化后的权重为根据所述第一量化因子以及所述训练后的BN系数得到的。

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