北京百度网讯科技有限公司郝宏翔获国家专利权
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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神经网络模型的训练方法、装置、电子设备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：CN115688917B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211405578.6，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由郝宏翔;沈亮;吴志华;于佃海设计研发完成，并于2022-11-10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、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及及机器学习领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：基于行为一致的多个子张量，构建融合张量并将融合张量存储至预设显存中；构建融合张量与子张量间的映射关系；在需要使用目标子张量的情况下，基于映射关系从融合张量中提取目标子张量以训练神经网络模型；在需要使用融合张量的情况下，从预设显存中提取融合张量以训练神经网络模型。本公开将具有同一行为的子张量进行融合，以融合张量为单位进行处理，可减少计算量，节约计算资源。而且相比通信融合方式，能够减少占用的显存。并且，在需要的情况下，也可以对子张量进行单独处理，使得模型训练比较灵活。
本发明授权神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，包括： 基于行为一致的多个子张量，构建融合张量并将所述融合张量存储至预设显存中； 构建所述融合张量与所述子张量间的映射关系； 在需要使用目标子张量的情况下，基于所述映射关系，从所述融合张量中提取所述目标子张量，并基于所述目标子张量训练神经网络模型； 在需要使用所述融合张量的情况下，从所述预设显存中提取所述融合张量，并基于所述融合张量训练所述神经网络模型，包括： 在所述融合张量中的各子张量执行同一行为的情况下，确定所述同一行为对应的内核； 调用所述内核执行所述同一行为，得到执行结果； 基于所述执行结果训练神经网络模型。
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