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龍圖騰網獲悉貝格邁思(深圳)技術有限公司申請的專利深度學習模型的訓練方法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：CN120409595B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510905850.4，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權深度學習模型的訓練方法是由杜劍峰;張世明設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本深度學習模型的訓練方法在說明書摘要公布了：一種深度學習模型的訓練方法，涉及數據處理領域。該訓練方法包括：準備階段和訓練階段；準備階段針對深度學習模型不同基礎組件計算公式中無法被標準SQL自帶函數實現的向量和或矩陣運算，引入對應的用戶自定義函數，封裝成數據庫插件集成到數據庫管理系統中，同時構建深度學習模型表；訓練階段根據用戶輸入的訓練請求，獲取訓練請求中深度學習模型的基礎組件的有向無環圖，產生用于模型訓練的SQL語句，并在數據庫管理系統中執行該SQL語句獲取深度學習模型的最終參數賦值，保存到準備階段構建的深度學習模型表中。該方法利用數據庫臨時表實現超內存訓練，引入向量字段存儲參數組，支持大規模深度學習模型高效訓練并自動清理臨時數據。

本發明授權深度學習模型的訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種深度學習模型的訓練方法，其特征在于，包括： 準備階段和訓練階段； 所述準備階段針對深度學習模型不同基礎組件計算公式中無法被標準SQL自帶函數實現的向量和或矩陣運算，引入所述向量和或矩陣運算的對應用戶自定義函數，封裝成數據庫插件集成到數據庫管理系統中；此外，所述準備階段構建深度學習模型表，用于存儲用戶輸入的訓練請求ID和訓練階段獲得的對應深度學習模型參數； 所述訓練階段根據用戶輸入的訓練請求，產生并保存對應深度學習模型的參數，所述訓練請求包括訓練請求ID、深度學習模型的網絡結構、訓練超參數賦值和訓練集； 所述訓練階段由轉換環節和執行環節構成； 所述轉換環節確定所述用戶輸入的深度學習模型的基礎組件，獲取所述基礎組件的有向無環圖，并輸出一條SQL語句；每個所述用戶輸入的深度學習模型的基礎組件具有預先約定好的運算過程并對應所述用戶輸入的深度學習模型的一個參數子集，所述基礎組件的運算過程是一個計算公式，所述計算公式是根據標準SQL自帶函數和所述準備階段引入的用戶自定義函數來構造的；所述用戶輸入的訓練超參數包括迭代輪數和學習率； 所述轉換環節輸出的SQL語句分步定義如下： 首先，定義訓練集臨時表的構造過程； 第二，定義訓練超參數賦值表的構造過程； 第三，定義每輪迭代涉及的臨時表的構造過程，所述每輪迭代涉及的臨時表包括：由每輪迭代得到的深度學習模型參數賦值記錄構成的臨時表、根據所述基礎組件的有向無環圖的前向遍歷次序依次得到的基礎組件輸出臨時表、根據所述基礎組件的有向無環圖的后向遍歷次序依次得到的基礎組件梯度臨時表，以及根據訓練集全部記錄匯總得到的基礎組件累積梯度臨時表； 第四，定義所述用戶輸入的深度學習模型的最終參數賦值表的構造過程； 最后，定義所述用戶輸入的深度學習模型的最終參數賦值表的入庫過程； 所述執行環節在數據庫管理系統中執行所述轉換環節輸出的SQL語句，得到所述用戶輸入的深度學習模型的最終參數賦值表，并將所述最終參數賦值表保存到準備階段構建的深度學習模型表中。

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