恭喜三星电子株式会社乔治斯·乔治亚迪斯获国家专利权
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龙图腾网恭喜三星电子株式会社申请的专利训练用于图像识别的神经网络的方法和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：CN111695687B 。
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：202010175326.3，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权训练用于图像识别的神经网络的方法和装置是由乔治斯·乔治亚迪斯;邓伟然设计研发完成，并于2020-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练用于图像识别的神经网络的方法和装置在说明书摘要公布了：提供了一种训练用于图像识别的神经网络的方法和装置。所述神经网络包括具有已经被联合地修剪和量化的权重和输出特征图的至少一个层。使用解析阈值函数来修剪层的权重。基于针对所有量化水平的权重的量化和解量化的加权平均来量化修剪之后剩余的每个权重，以形成层的量化的权重。基于层的量化的权重来生成层的输出特征图。基于针对所有量化水平的输出特征图的量化和解量化的加权平均来量化层的每个输出特征图。使用代价函数来更新解析阈值函数的参数、权重的所有量化水平的加权平均以及层的每个输出特征图的加权平均。
本发明授权训练用于图像识别的神经网络的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种训练用于图像识别的神经网络的方法，所述方法包括：获取训练图像；基于训练图像中的第一训练图像对神经网络进行预训练；使用解析阈值函数对预训练后的神经网络的层的权重进行修剪；基于针对所有量化水平的权重的量化和解量化的加权平均来量化所述层的修剪之后剩余的每个权重，以形成所述层的量化的权重；基于所述层的量化的权重和训练图像中的第二训练图像来确定所述层的输出特征图；基于针对所有量化水平的输出特征图的量化和解量化的加权平均来量化所述层的每个输出特征图；和使用代价函数来更新解析阈值函数的参数、权重的所有量化水平的加权平均以及所述层的每个输出特征图的加权平均。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人三星电子株式会社，其通讯地址为：韩国京畿道水原市；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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