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龍圖騰網獲悉廣州視源電子科技股份有限公司;廣州視源人工智能創新研究院有限公司申請的專利一種神經網絡模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114943331B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110181147.5，技術領域涉及：G06N3/082；該發明授權一種神經網絡模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質是由熊凱設計研發完成，并于2021-02-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種神經網絡模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種神經網絡模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質。將第一訓練樣本和第二訓練樣本輸入待訓練的神經網絡模型中進行處理，得到用于預測第一訓練樣本屬于各類別的概率向量，以及由第二訓練樣本的特征向量組成的特征矩陣，基于概率向量計算一批第一訓練樣本的分類損失，以及基于特征矩陣的低秩約束計算一批第二訓練樣本的正則化損失，通過在分類損失中加入基于低秩約束的正則化損失，能夠將人對這個神經網絡模型的先驗知識融入到模型的學習當中，引導模型學習出更加緊湊和更具判別性的特征，同時降低了神經網絡模型的復雜度，防止神經網絡模型過擬合，從而提升模型的泛化性能，即提高神經網絡模型在實際應用中的預測準確度。

本發明授權一種神經網絡模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種人臉識別神經網絡模型訓練方法，其特征在于，包括： 獲取用于訓練人臉識別神經網絡模型的一批第一訓練樣本和一批第二訓練樣本，所述第一訓練樣本和所述第二訓練樣本均為人臉圖片； 將所述第一訓練樣本輸入待訓練的人臉識別神經網絡模型中進行處理，得到用于預測所述第一訓練樣本屬于各類別的概率向量； 將所述第二訓練樣本輸入待訓練的人臉識別神經網絡模型中進行處理，得到由所述第二訓練樣本的特征向量組成的特征矩陣，所述第二訓練樣本的特征向量用于表征所述第二訓練樣本的屬性； 基于所述概率向量計算一批所述第一訓練樣本的分類損失； 基于所述特征矩陣的低秩約束計算一批所述第二訓練樣本的正則化損失； 基于所述分類損失和所述正則化損失更新所述人臉識別神經網絡模型的參數； 基于所述特征矩陣的低秩約束計算一批所述第二訓練樣本的正則化損失，包括： 計算所述特征矩陣的核范數； 計算所述核范數與所述特征矩陣的秩的差值，所述特征矩陣的秩為一批所述第二訓練樣本中的類別數； 基于所述差值確定一批所述第二訓練樣本的正則化損失。

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