恭喜光子算数(北京)科技有限责任公司吴建兵获国家专利权
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龙图腾网恭喜光子算数(北京)科技有限责任公司申请的专利模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114462592B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111598070.8，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质是由吴建兵;沈成;赵斌;白冰设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取对于原始模型在本轮训练中得到的模型参数；对模型参数进行量化，得到量化参数；将并行模型的模型参数更新为量化参数，并将原始模型在本轮训练中的输入数据，输入至并行模型中进行训练；其中，并行模型与原始模型的模型结构一致；根据原始模型在本轮训练中的损失值，和并行模型在本轮训练中的损失值，确定出本轮训练的综合损失值；在综合损失值不满足预设结束条件时，对原始模型的模型参数进行更新。该方案在训练过程中考虑了模型参数被量化后所产生的损失，使得最终训练得到的模型在被量化后，其损失也在可接受范围内，从而降低了模型量化后的精度损失。
本发明授权模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取目标场景中所使用的原始模型在本轮训练中得到的模型参数；所述目标场景包括人脸识别场景；对所述模型参数进行量化，得到量化参数；将并行模型的模型参数更新为所述量化参数，并将所述原始模型在本轮训练中的输入数据，输入至所述并行模型中进行训练；其中，所述并行模型与所述原始模型的模型结构一致；根据所述原始模型在本轮训练中的损失值，和所述并行模型在本轮训练中的损失值，确定出本轮训练的综合损失值；在所述综合损失值不满足预设结束条件时，对所述原始模型的模型参数进行更新。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人光子算数(北京)科技有限责任公司，其通讯地址为：100082 北京市海淀区高梁桥斜街44号一区89号楼13层13B-119；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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