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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利使用软最近邻损失的神经网络训练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：CN113330462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202080010180.5，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权使用软最近邻损失的神经网络训练是由杰弗里·E·欣顿;尼古拉斯·迈尔斯·维塞纳·福罗斯特;尼古拉斯·盖伊·罗伯特·帕佩尔诺特设计研发完成，并于2020-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用软最近邻损失的神经网络训练在说明书摘要公布了：用于训练分类神经网络的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。在一个方面，一种方法包括：对多个网络输入中的每一个网络输入：使用分类神经网络处理网络输入以生成定义网络输入的预测类别的分类输出；确定软最近邻损失，其中，软最近邻损失鼓励不同类别的网络输入的中间表示变得更加纠缠，其中，不同类别的网络输入的中间表示的纠缠表征了不同类别的网络输入的中间表示对相对于同一类别的网络输入的中间表示对的相似程度；以及使用软最近邻损失相对于分类神经网络参数的梯度来调整分类神经网络参数的当前值。

本发明授权使用软最近邻损失的神经网络训练在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个数据处理装置执行的用于训练分类神经网络的方法，所述方法包括：对于多个网络输入中的每一个网络输入，其中所述网络输入包括图像数据、视频数据、音频数据或文本数据：根据分类神经网络参数的当前值，使用所述分类神经网络处理所述网络输入，以生成定义所述网络输入的预测类别的分类输出；对于包括来自所述多个网络输入的第一网络输入和第二网络输入的多对网络输入中的每一对网络输入，基于以下两者之间的相应相似性度量来确定软最近邻损失：i所述第一网络输入的中间表示，所述第一网络输入的中间表示由所述分类神经网络的一个或多个隐藏层通过处理所述第一网络输入以生成用于所述第一网络输入的分类输出而生成，以及ii所述第二网络输入的中间表示，所述第二网络输入的中间表示由所述分类神经网络的所述一个或多个隐藏层通过处理所述第二网络输入以生成用于所述第二网络输入的分类输出而生成；其中，所述软最近邻损失鼓励不同类别的网络输入的中间表示变得更加纠缠，其中，不同类别的网络输入的中间表示的所述纠缠表征了不同类别的网络输入的中间表示对相对于同一类别的网络输入的中间表示对的相似程度；以及使用所述软最近邻损失相对于所述分类神经网络参数的梯度来调整所述分类神经网络参数的所述当前值。

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