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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利网络训练方法及装置、目标识别方法及装置和电子设备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：CN113344117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110717549.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权网络训练方法及装置、目标识别方法及装置和电子设备是由李建民;辜弘炀设计研发完成，并于2021-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络训练方法及装置、目标识别方法及装置和电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种网络训练方法及装置、目标识别方法及装置和电子设备，该方法包括：根据第一样本图像的标注结果及第一识别结果，通过第n‑1轮的多个第一损失函数，分别对第n‑1轮训练的目标识别网络进行训练，得到多个第n中间状态的目标识别网络；根据多个第n中间状态的目标识别网络，确定第n轮训练的目标识别网络；根据第一损失函数的超参数优化函数及采样分布，更新第n‑1轮的多个第一损失函数的超参数，得到第n轮的多个第一损失函数；在满足训练条件的情况下，得到训练后的目标识别网络。根据本公开实施例，能够在不需要人为干预下进行自动地第一损失函数设计，大大提升目标识别部署系统的部署效率。

本发明授权网络训练方法及装置、目标识别方法及装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种网络训练方法，其特征在于，所述方法包括：对于目标识别网络的第n轮训练，将训练集中的第一样本图像输入第n-1轮训练的目标识别网络中处理，得到所述第一样本图像的第一识别结果，所述目标识别网络用于对待处理图像进行目标识别，n为正整数；根据所述第一样本图像的标注结果及所述第一识别结果，通过第n-1轮的多个第一损失函数，分别对所述第n-1轮训练的目标识别网络进行训练，得到多个第n中间状态的目标识别网络；根据所述多个第n中间状态的目标识别网络，确定第n轮训练的目标识别网络；根据所述第一损失函数的超参数优化函数及采样分布，更新所述第n-1轮的多个第一损失函数的超参数，得到第n轮的多个第一损失函数；在满足训练条件的情况下，得到训练后的目标识别网络；其中，所述第一损失函数包括线性分段函数，所述线性分段函数包括M个分段子区间和M+1个超参数，所述线性分段函数的定义域的范围为-1至1，M为大于1的整数，所述线性分段函数满足第一约束条件，所述第一约束条件包括：所述线性分段函数的一阶导数大于或等于0；所述线性分段函数的一阶导数不是固定值；在自变量为x的情况下，所述线性分段函数的函数值小于或等于自变量x；以及在自变量为1的情况下，所述线性分段函数的函数值大于或等于0。

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