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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司申请的专利神经网络模型的训练方法及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：CN115249064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202110453142.3，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权神经网络模型的训练方法及设备是由王莹莹;孙欣;孙军帅;李娜;邓娟;赵芸;刘光毅设计研发完成，并于2021-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的训练方法及设备在说明书摘要公布了：一种神经网络模型的训练方法及设备，该方法包括：网络侧设备向终端发送神经网络模型的初始配置信息，在当前的超参数配置下启动模型训练流程，训练所述神经网络模型，并在训练结束后保存所述神经网络模型的模型参数。本发明实施例在网络侧设备和终端之间传输模型训练过程中隐藏层生成的前向传播参数和反向传播参数，从而实现网络侧设备和终端之间针对同一神经网络模型的协同训练，从而可以减少终端向网络发送的数据量，并可以保证用户数据的隐私性和安全性。另外，本发明实施例中终端侧只需要训练神经网络模型的第一模型部分，因此降低了模型训练对终端的算力要求。

本发明授权神经网络模型的训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 网络侧设备向终端发送神经网络模型的初始配置信息，其中，所述神经网络模型包括位于终端侧的第一模型部分和位于网络侧设备的第二模型部分，所述第一模型部分包括输入层和第1-i层隐藏层，所述第二模型部分包括第i+1-n层隐藏层和输出层； 在当前的超参数配置下启动模型训练流程，训练所述神经网络模型，并在训练结束后保存所述神经网络模型的模型参数，其中，在模型训练流程中： 接收所述终端发送的第一前向推理参数和训练样本的标签，所述第一前向推理参数是模型训练流程中第i层隐藏层向第i+1层隐藏层输出的中间参数； 所述网络侧设备还接收终端发送的用于指示所述第一前向推理参数和标签对应的第一训练轮数的轮数指示信息； 将所述第一前向推理参数输入至第i+1层隐藏层，利用训练样本的标签训练所述第二模型部分，并将第i+1层隐藏层向第i层输出的反向传播参数发送给所述终端； 所述网络侧设备还向所述终端发送用于指示所述反向传播参数对应的第二训练轮数的轮数指示信息； 所述网络侧设备从第一RRC信令中接收所述终端发送的所述第一前向推理参数、标签和用于指示所述第一训练轮数的轮数指示信息，以及，通过第二RRC信令向所述终端发送所述反向传播参数和用于指示所述第二训练轮数的轮数指示信息； 在未接收到所述第一前向推理参数和标签时，所述方法还包括： 网络侧设备向所述终端发送针对所述网络期望训练轮数的第一前向推理参数的重传请求；以及，在接收到所述网络期望训练轮数的第一前向推理参数后，继续执行所述模型训练流程。

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