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龙图腾网恭喜广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利一种神经网络模型的训练方法、装置、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：CN114943330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110172561.X，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由熊凯设计研发完成，并于2021-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质。本发明实施例提供的神经网络模型的训练方法，基于训练样本的特征向量的L2范数挖掘训练数据中的难样本，为该难样本的交叉熵损失值配置相应的权重，让模型在训练过程中更多地关注到难样本的学习，进而提高神经网络模型在实际应用过程中的泛化性。此外，基于训练样本的特征向量的L2范数挖掘训练数据中的难样本，无需计算训练样本间的相似度和排序操作，节省了计算资源，提高了训练效率。

本发明授权一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括：获取用于训练人脸识别神经网络模型的第i批次的人脸图像数据，所述第i批次的人脸图像数据包括多个人脸图像训练样本，所述人脸图像训练样本标注有表示所述人脸图像训练样本的所属人的类别的标签；将所述第i批次的人脸图像数据的多个所述人脸图像训练样本分别输入待训练的人脸识别神经网络模型中进行处理，得到用于预测所述人脸图像训练样本属于各所属人的类别的第一概率向量；基于所述第一概率向量和所述人脸图像训练样本的标签计算所述人脸图像训练样本的交叉熵损失值；计算所述人脸图像训练样本的特征向量的L2范数，所述特征向量为所述人脸识别神经网络模型提取的，用于映射得到所述第一概率向量；基于所述特征向量的L2范数确定所述人脸图像训练样本的交叉熵损失值的权重；计算所述第i批次的人脸图像数据中各所述人脸图像训练样本的交叉熵损失值乘以权重后的损失值之和，得到第一总损失值；基于所述第一总损失值更新所述人脸识别神经网络模型的参数。

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