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龙图腾网恭喜荣耀终端股份有限公司申请的专利应用于图像处理的神经网络训练方法及相关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：CN117709409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202310521732.4，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权应用于图像处理的神经网络训练方法及相关设备是由唐巍设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于图像处理的神经网络训练方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及人工智能领域，提供一种应用于图像处理的神经网络训练方法及相关设备，该方法包括：构建与处理任务对应的超网络，超网络可包括多个子网络，多个子网络与超网络共享网络参数；对超网络进行采样训练；基于训练后的超网络的网络参数，确定目标子网络，目标子网络可为超网络中的子网络或者由超网络中的子网络变异得到，且目标子网络的性能符合预设要求；对目标子网络进行量化训练，得到量化后的目标子网络，在量化训练过程中，目标子网络与超网络共享量化训练使用的量化器。利用本申请的目标子网络与超网络共享量化器，能够在量化训练中实现网络结构搜索中的蒸馏作用，可提升最终部署在终端设备侧的目标子网络的图像处理效果。

本发明授权应用于图像处理的神经网络训练方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于图像处理的神经网络训练方法，其特征在于，所述方法包括：构建与处理任务对应的超网络，所述超网络包括多个子网络，所述多个子网络与所述超网络共享网络参数；对所述超网络进行采样训练，所述超网络的训练样本包括图像样本；基于预设验证集以及训练后的所述超网络的网络参数对种群中的每个子网络分别进行性能评估，及从所述种群中选取性能评估结果达到预设要求的子网络作为目标子网络，所述种群中包括对所述超网络进行采样得到的子网络以及由所述采样得到的子网络变异得到的子网络，所述目标子网络添加有伪量化节点，所述伪量化节点为用于进行伪量化操作的节点；对所述目标子网络进行量化训练，得到量化后的目标子网络，所述目标子网络与所述超网络共享所述伪量化节点；其中，所述对所述目标子网络进行量化训练包括多个量化训练阶段，每个量化训练阶段均包括：对所述超网络进行采样，得到j个子网络，所述j个子网络包括添加有所述伪量化节点的目标子网络及j-1个比所述目标子网络的网络结构更大的子网络，所述j-1个子网络均包含了所述目标子网络的网络结构；对所述j个子网络中的每个子网络分别进行后向推理训练，得到与所述每个子网络对应的梯度；基于所述j个子网络中的每个子网络的梯度更新所述目标子网络的梯度；所述目标子网络添加所述伪量化节点，包括：输入一随机数据至所述目标子网络，生成前向推理的有向无环图DAG，所述随机数据的数据类型与用于对所述超网络进行训练的数据的数据类型相同；基于所述DAG和预设融合策略对所述目标子网络进行算子融合；为经过算子融合的所述目标子网络添加所述伪量化节点。

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