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龍圖騰網(wǎng)獲悉華為云計(jì)算技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法及相關(guān)設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114330634B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011069882.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/045；該發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法及相關(guān)設(shè)備是由陳亮;胡紅山;周穎杰;楊松;趙巍勝;宋緒成設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-09-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法及相關(guān)設(shè)備在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了人工智能領(lǐng)域中的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法及相關(guān)設(shè)備，用于提升檢測(cè)模型在檢測(cè)過程中的檢測(cè)成功率的同時(shí)，降低檢測(cè)過程的誤報(bào)率，提升模型的檢測(cè)效果。該方法可以應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練過程中，在該方法中，服務(wù)器獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后，該服務(wù)器根據(jù)N個(gè)卷積核分別對(duì)該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到與該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一卷積特征，該N大于1；最后，該服務(wù)器利用該第一卷積特征輸入預(yù)設(shè)的第一訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練得到第一檢測(cè)模型。

本發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法，其特征在于，包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)； 根據(jù)N個(gè)卷積核分別對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到與所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一卷積特征，所述N大于1；所述第一卷積特征包括N個(gè)卷積特征，所述N個(gè)卷積特征與所述N個(gè)卷積核一一對(duì)應(yīng)；利用所述第一卷積特征輸入預(yù)設(shè)的第一訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練得到第一檢測(cè)模型；所述預(yù)設(shè)的第一訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)包括N個(gè)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將所述N個(gè)卷積特征分別輸入至所述N個(gè)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練得到N個(gè)檢測(cè)模型，所述第一檢測(cè)模型包括所述N個(gè)檢測(cè)模型。

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