国家知识产权局信息显示，杭州未名信科科技有限公司、浙江省北大信息技术高等研究院申请一项名为“一种输出层扰动方差降低似然比神经网络训练方法及系统”的专利，公开号CN122549518A，申请日期为2026年7月。

专利摘要显示，本发明公开了一种输出层扰动方差降低似然比神经网络训练方法及系统。方法包括：获取训练数据、神经网络参数和输出维度，设置噪声尺度、采样数和批量大小；使用神经网络执行一次确定性的前向传播计算；将初始输出向量复制多份，并引入噪声，形成扰动输出样本，并获取其对应的损失值；利用似然比公式构造输出层的梯度信号；通过自动微分框架的向量‑雅可比积机制，将输出层的梯度信号反向传播回网络参数，并计算参数梯度，更新神经网络参数。通过实施本发明的方法实现在真实黑盒函数和不依赖损失函数可微性的情况下提供有效训练方向，同时避免高维空间扰动采样，减少方差并提高计算效率，无缝集成至自动微分框架，并确保在多种复杂场景中的训练稳定性和扩展性。

天眼查资料显示，杭州未名信科科技有限公司，成立于2019年，位于杭州市，是一家以从事科技推广和应用服务业为主的企业。企业注册资本500万人民币。通过天眼查大数据分析，杭州未名信科科技有限公司共对外投资了38家企业，参与招投标项目7次，财产线索方面有商标信息3条，专利信息452条，此外企业还拥有行政许可7个。

浙江省北大信息技术高等研究院，成立于2018年，位于杭州市，是一家以从事研究和试验发展为主的企业。企业注册资本500万。通过天眼查大数据分析，浙江省北大信息技术高等研究院共对外投资了3家企业，参与招投标项目169次，财产线索方面有商标信息52条，专利信息192条，此外企业还拥有行政许可4个。

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作者：情报员