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龙图腾网恭喜辉达公司申请的专利针对神经网络的迭代式小样本精细化的微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：CN113392968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202011083316.3，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权针对神经网络的迭代式小样本精细化的微训练是由A·帕特尼;B·L·罗利特;徐英浩;A·L·艾德斯登;A·E·勒福恩设计研发完成，并于2020-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对神经网络的迭代式小样本精细化的微训练在说明书摘要公布了：本发明公开了针对神经网络的迭代式小样本精细化的微训练。所公开的微训练技术通过使用相对短的系列微训练步骤以低学习率执行迭代精细化来提高训练的神经网络的准确性。神经网络训练框架接收训练后的神经网络以及第二训练数据集和超参数集。神经网络训练框架通过使用较低的学习率来调整训练后的神经网络的一个或更多个权重，从而促进增量精度的提高，而本质上不改变训练后的神经网络的计算结构，从而产生微训练的神经网络。可以评估微训练的神经网络的准确性和或质量的变化。可以在微训练的神经网络上执行其他微训练会话，以进一步提高准确性或质量。

本发明授权针对神经网络的迭代式小样本精细化的微训练在权利要求书中公布了：1.一种改进神经网络的方法，包括：接收使用第一组超参数和第一训练数据集训练为满足损失函数的神经网络，其中，训练后的神经网络生成包括视觉伪像的输出数据；接收第二训练数据集，其中，所述第二训练数据集包括被选择以训练所述训练后的神经网络以抑制所述视觉伪像的附加训练样本；接收第二组超参数，其中与所述第一组超参数中的对应的第一学习参数相比，在所述第二组超参数中指定的第二学习参数限制对所述神经网络使用的一个或更多个权重的调整；和根据所述第二组超参数将所述第二训练数据集应用于所述神经网络，同时调整所述一个或更多个权重，所述神经网络使用所述一个或更多个权重处理所述第二训练数据集，以产生第一微训练神经网络。

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辉达公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。