恭喜罗伯特·博世有限公司F·施密特获国家专利权
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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利用于训练神经网络的方法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：CN113168571B 。
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：201980084326.8，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权用于训练神经网络的方法是由F·施密特;T·萨克塞设计研发完成，并于2019-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于训练神经网络的方法在说明书摘要公布了：用于训练神经网络（60）的计算机实现的方法，所述神经网络尤其被设立用于对物理测量参量进行分类，其中在供应输入信号（x）和所属的所希望的输出信号（yT）的情况下根据神经网络（60）的输出信号（y）来进行对神经网络（60）的参数（θ）的适配，其中对这些参数（θ）的适配根据所确定的梯度（g）来进行，其特征在于，所确定的梯度（g）的分量（）根据与这些分量相对应的参数（θ）属于神经网络的哪个层（S1,...,S5）来被缩放。
本发明授权用于训练神经网络的方法在权利要求书中公布了：1.用于训练神经网络60的计算机实现的方法，所述神经网络被设立用于对图像进行分类，其中在供应输入信号x和所属的所希望的输出信号yT的情况下根据神经网络60的输出信号y来进行对神经网络60的参数θ的适配，其中对这些参数θ的适配根据所确定的梯度g来进行，其中所确定的梯度g的分量gi，l根据与这些分量相对应的参数θ属于神经网络的哪个层S1,...,S5来被缩放，其特征在于，所述缩放也根据所确定的梯度g的相对应的分量gi，l属于特征图的哪个特征来进行，其中所述缩放根据所述特征的感受野rF的大小来进行。
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