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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利批次归一化层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：CN120068980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510128788.2，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权批次归一化层是由谢尔盖·约费;科琳娜·科尔特斯设计研发完成，并于2016-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本批次归一化层在说明书摘要公布了：本公开涉及批次归一化层。本发明提供了使用包括批次归一化层的神经网络系统来处理输入的方法、系统和装置，其包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。所述方法中的一种方法包括：接收所述批次中的每个训练示例的相应的第一层输出；根据所述第一层输出计算所述批次的多个归一化统计量；使用所述归一化统计量对每个第一层输出的每个分量进行归一化，以生成所述批次中的每个训练示例的相应的经归一化的层输出；从经归一化的层输出生成所述训练示例中的每个训练示例的相应的批次归一化层输出；以及提供所述批次归一化层输出作为对所述第二神经网络层的输入。

本发明授权批次归一化层在权利要求书中公布了：1.一种用于训练处理图像数据输入的神经网络的方法，所述神经网络在所述神经网络中在第一神经网络层和第二神经网络层之间具有批次归一化层，所述神经网络被配置为接收图像数据输入并生成与所述图像数据输入相关联的对应的分数或分类作为输出其中，所述第一神经网络层生成具有多个分量的第一层输出，所述多个分量由维度索引，并且其中，所述方法包括： 在所述神经网络在多个训练数据批次上的训练期间，每个批次包括相应的多个训练示例，并且针对所述批次中的每个批次： 接收所述批次中的所述多个训练示例中的每个训练示例的相应的第一层输出； 针对所述维度中的每个维度，计算在所述维度中的所述第一层输出的所述多个分量的平均值； 针对所述维度中的每个维度，计算在所述维度中的所述第一层输出的所述多个分量的标准偏差； 对每个第一层输出的所述多个分量中的每个分量进行归一化，以针对所述批次中的每个训练示例生成相应的归一化层输出，包括： 针对每个第一层输出并且针对所述多个分量中的每个分量，使用针对与所述分量对应的所述维度所计算的平均值和针对与所述分量对应的所述维度所计算的标准偏差来对所述第一层输出的所述分量进行归一化； 根据所述归一化层输出针对所述训练示例中的每个训练示例生成相应的批次归一化层输出；以及 提供所述批次归一化层输出作为对所述第二神经网络层的输入。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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