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龙图腾网恭喜上海新氦类脑智能科技有限公司申请的专利模型训练方法、处理芯片以及边缘终端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：CN114595814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210073120.9，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权模型训练方法、处理芯片以及边缘终端是由陈旭;陈克林;江伟杰;吕正祥;杨军民;袁抗;梁龙飞设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、处理芯片以及边缘终端在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型训练方法、处理芯片以及边缘终端，涉及计算机技术领域。模型训练方法包括：利用训练数据对深度神经网络模型的主路进行训练，得到深度神经网络模型主路的各层的网络参数，网络参数包括权重；对深度神经网络模型的主路进行压缩，并保存压缩后的深度神经网络模型主路的各层的权重利用采集的样本数据对当前的深度神经网络模型继续训练，更新各边路模块的各层的网络参数并保存；其中，所述主路的各层的权重保持不变。本发明中，大大减少了存储深度神经网络模型的各层的权重所需的存储空间，也减少了深度神经网络模型继续训练过程中的的内存消耗，从而能够适用于内存较小的边缘终端。

本发明授权模型训练方法、处理芯片以及边缘终端在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，用于对包括主路和边路的深度神经网络模型进行训练，主路包括多个子模块，每个子模块包括多层，边路包括多个边路模块，子模块与边路模块一一对应且并联，所述主路的每个子模块基于所述主路各层用于实现的功能或者结构进行划分，所述深度神经网络模型的输入数据为图像；所述方法包括：利用训练数据对深度神经网络模型的主路进行训练，得到所述深度神经网络模型主路的各层的网络参数，所述网络参数包括权重；对所述深度神经网络模型的主路进行压缩，并保存压缩后的所述深度神经网络模型主路的各层的权重；利用采集的样本数据对当前的所述深度神经网络模型的主路以及边路模块继续训练，更新各所述边路模块的各层的网络参数并保存；其中，所述主路的各层的权重保持不变。

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