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龙图腾网恭喜杭州世平信息科技有限公司;浙江世平信息科技有限公司申请的专利卷积神经网络训练方法及系统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：CN118798302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411263294.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权卷积神经网络训练方法及系统是由张亮;吴志刚;徐建忠;李娇娇;刘涛;李艾功;李蕾;郝春辉设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于神经网络领域，公开一种卷积神经网络训练方法及系统；所述方法包括：获取数据集并随机选择b个样本；对于Xm在数据集中均匀随机采样出具有与Xm不同标签的样本Nm和具有与Xm相同标签的样本Pm；将Xm，Nm，Pm作为一个样本集合{Xm，Nm，Pm}，记为数据组Bm；b个数据组组成批次数据集B，将批次数据集B中样本顺序随机打乱，记为BS；接收集合{X，Xf}；其中，Xf为根据BS中每个样本X进行特征提取获得的特征图；根据接收的集合{X，Xf}获取梯度G；根据梯度G对卷积神经网络参数进行更新。本发明在目标函数中加入对比损失作为噪声在对精度影响较小的前提下对训练中模型梯度提供隐私保护。

本发明授权卷积神经网络训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.卷积神经网络训练方法，其特征在于，包括：获取用于训练卷积神经网络的数据集；客户端在数据集中随机选择b个样本X1,X2,......,Xm,......,Xb；对于每个样本Xm在数据集中均匀随机采样出具有与Xm不同标签的一个样本Nm和具有与Xm相同标签的一个样本Pm；将每个样本Xm及其对应的样本Nm，样本Pm作为一个样本集合{Xm，Nm，Pm}，记为数据组Bm，1≤m≤b；b个数据组组成批次数据集B={B1,B2,B3,……,Bm,……,Bb}；将批次数据集B中数据组样本顺序随机打乱，记为BS；客户端将BS发送服务器；服务器对BS中每个样本X进行特征提取获得特征图Xf，并将集合{X，Xf}发送给客户端；客户端接收服务器发送的集合{X，Xf}；客户端根据接收的集合{X，Xf}获取梯度G，并通过梯度下降算法对输出层参数进行更新；服务器根据梯度G对卷积神经网络参数进行更新；客户端中存储卷积神经网络的分类器；服务器中存储卷积神经网络的特征提取器；其中，卷积神经网络中最后一个全连接层拆分，作为分类器用于图像分类；其余层作为特征提取器。

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