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龍圖騰網獲悉北京奇虎科技有限公司申請的專利多通道神經網絡模型訓練方法、裝置及計算機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：CN111667045B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：201910176255.6，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權多通道神經網絡模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質是由董健;顏水成設計研發完成，并于2019-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本多通道神經網絡模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例公開一種多通道神經網絡模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質，多通道神經網絡模型訓練方法包括：在進行目標模型訓練時，將訓練數據輸入N通道神經網絡模型進行學習，該模型中采用了多通道的網絡結構，包括了一條殘差網絡通道以及N?1條連接結構互不相同的密集連接網絡通道，這N?1個DenseNet通道中的卷積層按各自對應的間隔層數密集連接。這樣，通過ResNet通道可以很好地復用模型參數，提高模型的效率，同時，通過N?1條DenseNet通道，可以利用前面層的中間結果，大大提高模型的計算效率和模型的性能。

本發明授權多通道神經網絡模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種多通道神經網絡模型訓練方法，其特征在于，包括： 確定訓練數據； 將所述訓練數據輸入N通道神經網絡模型進行學習，獲得訓練后的目標模型，其中，所述N通道神經網絡模型中包括殘差卷積神經網絡ResNet通道和N-1條連接結構互不相同的密集連接卷積神經網絡DenseNet通道，所述N-1條DenseNet通道中每條通道的卷積層按各自對應的間隔層數密集連接，預設N通道神經網絡模型包括預設個數的學習模塊，每個學習模塊對應的上一個學習模塊輸出的數據分成N個數據后，一個數據進入該學習模塊中所述ResNet通道進行對應元素相加操作后，剩余N-1個數據分別進入對應的所述N-1條DenseNet通道進行各自合并操作后，所述ResNet通道和所述N-1條DenseNet通道輸出的數據進行卷積層處理后輸入下一個學習模塊，N為大于2的整數； 所述訓練數據包括已分類圖像的訓練圖像集，所述目標模型為圖像分類模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京奇虎科技有限公司，其通訊地址為：100088 北京市西城區新街口外大街28號D座112室（德勝園區）；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。