神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型專利權(quán)利要求應(yīng)該如何布局? 近期遇到很多與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)的申請，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡直 “無所不能”，在交底書中見的最多的就是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定，現(xiàn)有技術(shù)中沒有通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)的。
對于這種情況，暫且認(rèn)為具備新穎性，那么創(chuàng)造性當(dāng)如何？作為代理師，自然希望撰寫的每一個新申請都可以奔著授權(quán)而去（美好的愿景），那么關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)利要求，應(yīng)該怎么布局呢？
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？
生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過神經(jīng)元、細(xì)胞、觸電等結(jié)構(gòu)組成的一個大型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用來幫助生物進(jìn)行思考和行動等，如下圖所示：
類似于神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是基于這樣的神經(jīng)元組成。通過較深的多個層次來模擬真實情況，從而構(gòu)造出最能表達(dá)真實世界的模型，它的成本就是海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和巨大的計算量，如圖1所示：
圖1
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來描述的，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義來看，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理解為擁有復(fù)雜的腦回路、學(xué)習(xí)能力超強(qiáng)的“黑盒子”。
假設(shè)將“黑盒子”類比為一個特殊的榨汁機(jī)，輸入足夠數(shù)量的“西瓜”，對榨汁機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，便可得到訓(xùn)練好的榨汁機(jī)，訓(xùn)練好的榨汁機(jī)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是專門針對“西瓜”訓(xùn)練出來的，之后將“西瓜”輸入榨汁機(jī)便可得到西瓜汁。與輸入足夠數(shù)量的“橙子”訓(xùn)練得到的榨汁機(jī)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是不同的，故不能直接使用“西瓜”的榨汁機(jī)制作橙汁。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用
第一種場景，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到具體領(lǐng)域以解決相應(yīng)問題時，自己搭建新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。搭建新的網(wǎng)絡(luò)，一般也是采用已有的網(wǎng)絡(luò)模型，即在已有的網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上進(jìn)行修改。
例如，現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為AlexNet，其結(jié)構(gòu)如圖2所示：
圖2
在現(xiàn)有AlexNet的基礎(chǔ)上，搭建了新的模型-ZFNet，其結(jié)構(gòu)如圖3所示：
圖3
第二種場景，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到具體領(lǐng)域以解決相應(yīng)問題時，直接采用現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。直接將現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到一個新的場景或領(lǐng)域，正是本文開頭提到的情況，暫且認(rèn)為具備新穎性，那么為了盡可能的提高創(chuàng)造性，在撰寫之前盡量引導(dǎo)發(fā)明人對現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行微調(diào)，即不要完全采用現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，具體可以調(diào)整現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中卷積層、全連接層等的數(shù)量，也可以調(diào)整每層參數(shù)的權(quán)重等，具體調(diào)整方式視具體情況而定（由于決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的因素較多，在此就不一一列舉了）。
例如，直接將AlexNet應(yīng)用到圖像分類，AlexNet包括5個卷積層與2個全連接層，對AlexNet進(jìn)行微調(diào)之后，包括4個卷積層與2個全連接層（僅僅是舉例說明，具體調(diào)整的方式需要與發(fā)明人溝通確定）。
權(quán)利要求的布局探索
對于上述第一種場景，在撰寫權(quán)利要求時，只需將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用場景和結(jié)構(gòu)描述清楚，即按照正常撰寫套路即可，在此不做過多說明。
對于上述第二種場景，例如，對比文件1為將目標(biāo)圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練得到的預(yù)檢測器中，得到目標(biāo)圖像中存在交通標(biāo)志的置信度；將目標(biāo)圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練得到的分類器中，得到圖標(biāo)圖像對應(yīng)標(biāo)志類別的置信度；將存在交通標(biāo)志的置信度與對應(yīng)標(biāo)志類別的置信度進(jìn)行融合得到交通標(biāo)志的識別結(jié)果。
本方案為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過第一次識別是否包括目標(biāo)，第二次識別具體為什么類型的目標(biāo)，綜合兩次識別得到蘋果識別結(jié)果。
若獨(dú)權(quán)為：一種目標(biāo)識別處理方法，其特征在于，包括：
將目標(biāo)圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)圖像中包括目標(biāo)對象的第一置信度以及目標(biāo)位置信息；
根據(jù)所述目標(biāo)位置信息對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行摳圖，得到所述目標(biāo)對象；
將所述目標(biāo)對象輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的第二目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)對象的目標(biāo)分類結(jié)果的第二置信度；
將第一置信度與第二置信度進(jìn)行融合得到蘋果識別結(jié)果。
（為了便于說明，此獨(dú)權(quán)延用了對比文件1的撰寫方式，每個人的撰寫習(xí)慣或方式不同，表述也會不同，僅供參考）
可以看出，獨(dú)權(quán)相對于對比文件1，現(xiàn)有是對交通標(biāo)志進(jìn)行識別，本方案是對蘋果進(jìn)行識別，還是比較相似的；不過本方案中還記載了通過第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還輸出目標(biāo)位置信息，根據(jù)目標(biāo)位置信息對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行摳圖，得到目標(biāo)對象，對比文件1中沒有公開。
不難想象，審查員應(yīng)該會說：對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，上述區(qū)別技術(shù)特征為慣用技術(shù)手段，或者提供對比文件2，公開根據(jù)位置信息進(jìn)行摳圖，兩者的結(jié)合便能得到本方案。
雖然慣用技術(shù)手段可以進(jìn)行爭辯，但是很難得到認(rèn)可（至于原因，作為代理師的你，懂的），即獨(dú)權(quán)具備創(chuàng)造性的可能性較小。
為了在答復(fù)階段，可以通過修改克服獨(dú)權(quán)的不具備創(chuàng)造性，在撰寫階段，對于從權(quán)，可從以下三個方面進(jìn)行布局：
第一方面，對獨(dú)權(quán)中的第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與第二目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步限定。
例如，第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：三個特征提取層和一個全連接層，第二個目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖采用現(xiàn)有AlexNet，但是對具體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了微小調(diào)整，第二目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：4個卷積層與2個全連接層。
首先，在從權(quán)中具體限定，所述將目標(biāo)圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練得到的第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)圖像中包括目標(biāo)對象的第一置信度以及目標(biāo)位置信息包括：將所述目標(biāo)圖像輸入到所述第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的三個特征提取層，得到輸出的目標(biāo)圖像特征，將所述目標(biāo)圖像特征輸入到所述第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全連接層中，得到所述目標(biāo)圖像中包括所述目標(biāo)對象的第一置信度以及所述目標(biāo)位置信息。
在從權(quán)中具體限定，所述將目標(biāo)對象輸入到預(yù)先訓(xùn)練得到的第二目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)對象的目標(biāo)分類結(jié)果的第二置信度包括：分別將所述目標(biāo)對象輸入到所述第二目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中串聯(lián)的4個卷積層，得到所述4個卷積層輸出的圖像特征，將所述4個卷積層輸出的圖像特征輸入到2個全連接層中，得到所述目標(biāo)對象的目標(biāo)分類結(jié)果的第二置信度。
其次，還可以在從權(quán)中進(jìn)一步限定4個卷積層的連接關(guān)系，即第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第四卷積層的連接關(guān)系，第一全連接層與得第二全連接層的連接關(guān)系，和/或第四卷積層與第一全連接層的連接關(guān)系。
另外，還可以在從權(quán)中具體限定，第一目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程，訓(xùn)練過程需包括具體的結(jié)構(gòu)。
第二方面，由于本方案的目的是識別出是否有蘋果，本方案中第一階段為主識別，第二階段為輔助識別，第一階段通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別，整圖輸入，輸出目標(biāo)的位置和置信度，精度高，僅存少量誤報；在第二階段輔助識別第一階段的誤報，具體限定第一置信度與第二置信度融合的權(quán)重，由于第一次識別應(yīng)該占主導(dǎo)地位，而第二次識別的目的僅僅是輔助確定第一次識別的結(jié)果，故第一置信度的權(quán)重大于第二置信度的權(quán)重，為了得到更準(zhǔn)確的識別結(jié)果，具體還可以設(shè)置對應(yīng)的取值范圍。
第三方面，為了進(jìn)一步體現(xiàn)目標(biāo)分類結(jié)果與對比文件1中的圖標(biāo)圖像對應(yīng)標(biāo)志類別的不同，還可以在從權(quán)中限定目標(biāo)分類結(jié)果包括變形的蘋果、被切掉部分的蘋果、被摳取部分的蘋果、腐爛的蘋果或其他，從而區(qū)別于對比文件1中識別具體什么類型的交通標(biāo)志。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型專利權(quán)利要求應(yīng)該如何布局? 當(dāng)然，即使具體限定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，也不能確保具有創(chuàng)造性，僅僅是站在代理師的角度，為爭取具備創(chuàng)造性做出更多的努力。
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