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龍圖騰網(wǎng)獲悉華為技術(shù)有限公司申請的專利神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114861859B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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?zhí)?專利號為：202110074461.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0464；該發(fā)明授權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及裝置是由周彧聰;朱澤洲;鐘釗設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-01-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了人工智能領(lǐng)域中的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及裝置，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法包括：基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，其中，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的激活函數(shù)包括至少一個分段函數(shù)，該分段函數(shù)包括多個可訓(xùn)練參數(shù)，在訓(xùn)練過程中更新該至少一個分段函數(shù)的多個可訓(xùn)練參數(shù)。本申請的方法能夠獲得適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的激活函數(shù)，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。

本發(fā)明授權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括：圖像數(shù)據(jù)，語音數(shù)據(jù)或者文本數(shù)據(jù)； 基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的激活函數(shù)包括至少一個分段函數(shù)，所述分段函數(shù)包括多個可訓(xùn)練參數(shù)； 在對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練的訓(xùn)練過程中更新所述至少一個分段函數(shù)的多個可訓(xùn)練參數(shù)，得到目標神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述至少一個分段函數(shù)的參數(shù)包括左邊界和右邊界，所述對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練的訓(xùn)練過程包括第一階段和第二階段，所述第一階段在所述第二階段之前執(zhí)行，以及 所述在對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練的訓(xùn)練過程中更新所述至少一個分段函數(shù)的多個可訓(xùn)練參數(shù)，包括： 在所述第二階段中，根據(jù)所述至少一個分段函數(shù)中的多個可訓(xùn)練參數(shù)的梯度更新所述至少一個分段函數(shù)的多個可訓(xùn)練參數(shù)； 其中，所述至少一個分段函數(shù)中的右邊界和左邊界在所述第二階段的初始值是根據(jù)所述第一階段中輸入至所述至少一個分段函數(shù)的特征的分布情況確定的。

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