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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种光学衍射神经网络的优化方法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：CN119540720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411570776.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种光学衍射神经网络的优化方法是由吕昌贵;范孟光;金述平;赵湘岳;夏雨轩设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光学衍射神经网络的优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光学衍射神经网络的优化方法，结合分类推理性能和衍射效率性能设计了多目标损失函数，联合优化光学神经网络的衍射层相位参数分布，使得所训练的光学衍射神经网络衍射效率大大提高。本发明方法与传统的交叉熵损失函数训练方法相比，通过在原有分类性能的交叉熵损失函数的基础上加入衍射效率性能的损失函数，大大提高了光学衍射神经网络的衍射效率。所训练的光学衍射神经网络缓解了输出平面场分布杂散问题，具有较高的信号对比度，增强了系统的鲁棒性，进一步促进光学衍射神经网络在实际图像分类场景中的应用。

本发明授权一种光学衍射神经网络的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种光学衍射神经网络的优化方法其特征在于：具体包括： 步骤1，获取基于相位调制构建的光学衍射神经网络，所述光学衍射神经网络，包括输入平面、输出平面以及多个相位调制衍射层； 步骤2，根据图像训练数据集的总类别M在输出平面中定义M个探测区域，每个探测区域对应一个类别，计算每个探测区域的能量以及输出平面的总能量，根据M个探测区域能量的最大值判定输入图像的类别，并将每个类别对应的探测区域的能量与输出平面总能量的比值进行归一化，计算分类推理的性能损失； 步骤3，基于光学衍射神经网络的衍射效率，构建正确类别对应的探测区域的能量与输入平面的总能量相对关系的衍射效率的损失函数； 步骤4，对衍射效率性能的损失函数进行修正，设置系统理想衍射效率的参考值，得到修正后的衍射效率的性能损失； 步骤5，结合分类推理的性能损失和修正后的衍射效率的性能损失，构建多目标损失函数，利用多目标损失函数联合优化光学衍射神经网络的相位参数，得到优化后的相位参数； 步骤6：根据优化后的相位参数更新光学衍射神经网络，得到优化后的光学衍射神经网络； 所述分类推理的性能损失的计算公式如下： ； 其中，表示图像样本真实标签的热编码向量，表示第m个探测区域的能量经过归一化后的值，M表示探测区域的总数量； 所述衍射效率的损失函数表达式如下： ； 其中，表示探测区域的能量，表示输入平面的总能量； 所述的修正后的衍射效率的性能损失，计算公式如下： ； 其中，表示系统理想衍射效率的参考值； 所述的多目标损失函数表达式为： ； 其中，表示可设置的超参数，取值范围为，为分类推理的性能损失，为修正后的衍射效率的性能损失。

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