恭喜清华大学任炬获国家专利权
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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利一种兼容可信执行环境TEE的深度神经网络DNN模型训练方法及框架、电子设备和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：CN119272832B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411795362.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种兼容可信执行环境TEE的深度神经网络DNN模型训练方法及框架、电子设备和存储介质是由任炬;李秋实;张焱;张尧学设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种兼容可信执行环境TEE的深度神经网络DNN模型训练方法及框架、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种兼容可信执行环境TEE的深度神经网络DNN模型训练方法及框架、电子设备和存储介质，所述方法包括：将预设训练样本图像数据输入DNN模型，DNN模型对应有目标计算图，目标计算图中包括多个计算节点、以及每个计算节点的硬件执行位置信息，每个计算节点的硬件执行位置信息用于指示异构硬件平台中的NNA或TEE；通过动态优化目标计算图，控制DNN模型在异构硬件平台上对预设训练样本图像数据执行数据处理；在数据处理完成之后，得到DNN模型输出的图像处理结果，以及根据图像处理结果，调整DNN模型的网络参数。本公开实施例有效实现DNN模型训练过程中对计算效率和数据隐私保护的兼容。
本发明授权一种兼容可信执行环境TEE的深度神经网络DNN模型训练方法及框架、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种兼容可信执行环境TEE的深度神经网络DNN模型训练方法，其特征在于，包括：将预设训练样本图像数据输入DNN模型，其中，所述DNN模型对应有目标计算图，所述目标计算图中包括多个计算节点、以及每个计算节点的硬件执行位置信息，每个计算节点的硬件执行位置信息用于指示该计算节点的硬件执行位置为异构硬件平台中的神经网络加速器NNA或TEE，每个计算节点代表一个计算操作；通过动态优化所述目标计算图，控制所述DNN模型在所述异构硬件平台上对所述预设训练样本图像数据执行数据处理；在数据处理完成之后，得到所述DNN模型输出的图像处理结果，以及根据所述图像处理结果，调整所述DNN模型的网络参数。
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