使用逐层损失来训练神经网络
实质审查的生效
摘要
本公开涉及使用逐层损失来训练神经网络的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于使用局部逐层损失来训练神经网络。
基本信息
专利标题 ：
使用逐层损失来训练神经网络
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492758A
申请号 ：
CN202210116347.7
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-02-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
伊赫桑·阿米德曼弗雷德·克劳斯·瓦尔穆特罗汉·阿尼尔
申请人 ：
谷歌有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
中原信达知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
周亚荣
优先权 ：
CN202210116347.7
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20220207
申请日 : 20220207
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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