深度学习模型的训练方法能申请专利吗？

深度学习模型的训练方法能申请专利吗？

核心提示：深度学习模型的训练方法是AI算法服务商最核心的技术资产之一。很多团队投入大量资源优化训练流程、改进损失函数、设计新的训练策略，但在准备专利申请时却不确定——“训练方法”到底能不能申请专利？答案是肯定的，但有严格的条件。 训练方法本身是算法步骤的集合，如果不与具体技术问题结合，可能被认定为“智力活动的规则和方法”；但当训练方法解决了具体的技术问题（如提高模型收敛速度、减少训练数据需求、提升模型泛化能力），并产生了可验证的技术效果时，就构成了可专利的“技术方案”。 2026年新《专利审查指南》明确了对技术问题的解决没有作出贡献的特征不影响创造性，这为训练方法的专利申请提供了更清晰的指引。本文将深度拆解训练方法专利的客体判断标准、审查要点和撰写策略。

???? 核心结论：训练方法可以申请专利，但要跨过“三道坎”

直接回答：

深度学习模型的训练方法可以申请专利，但必须满足“技术方案”三要素——采用技术手段、解决技术问题、产生技术效果。

训练方法专利申请的三大障碍：

⚖️ 训练方法的可专利性判断：三要素分析

要素一：训练方法是否具有“技术手段”？

训练方法的“技术手段”体现在：训练步骤在计算机系统上的具体实现方式——数据如何加载、模型如何初始化、参数如何更新、梯度如何传播、损失如何计算、训练如何终止。

✅ 技术手段的体现：“在GPU上并行执行训练数据的批量加载→前向传播计算损失→反向传播计算梯度→优化器更新参数”

❌ 非技术手段的描述：“采用梯度下降法训练模型”（仅描述了算法名称，未体现技术实现）

要素二：训练方法是否解决了“技术问题”？

训练方法的技术问题必须与具体的技术应用场景绑定。

要素三：训练方法是否产生了“技术效果”？

训练方法的技术效果必须是可验证、可量化的。

❌ 常见不可专利的训练方法：典型案例

案例一：纯算法步骤描述——客体问题驳回

不可专利的写法：“一种深度学习模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据；初始化模型参数；计算损失函数；反向传播更新参数；重复迭代至收敛。”

分析：该方案仅描述了通用的训练流程，没有限定具体的技术应用场景，没有说明解决了什么技术问题，属于“智力活动的规则和方法”。

审查结论：❌ 不属于专利保护客体。

案例二：仅描述数学改进——缺乏技术效果

不可专利的写法：“一种基于改进损失函数的模型训练方法，其特征在于，采用Focal Loss替代Cross-Entropy Loss作为损失函数。”

分析：虽然提到了具体的损失函数改进，但未说明改进的损失函数解决了什么技术问题、产生了什么技术效果。

审查结论：❌ 属于抽象的数学方法改进，缺乏技术问题和技术效果。

✅ 可专利的训练方法：典型案例

案例一：训练方法+具体技术问题——可专利

可专利的写法：“一种用于自动驾驶场景的目标检测模型训练方法，其特征在于：获取自动驾驶场景下的多传感器融合数据（包括摄像头图像和激光雷达点云）；构建基于Transformer的多模态特征融合网络；采用自监督学习策略，利用未标注数据预训练特征提取器；设计多任务联合损失函数，同时优化目标分类、位置回归和方向预测三个任务；采用渐进式训练策略，先训练分类分支，再联合训练三个分支。本发明解决了自动驾驶场景中多传感器数据标注成本高、模型训练效率低的技术问题，在nuScenes数据集上，将目标检测的mAP从58.3%提升至67.1%，训练时间从7天缩短至3天。”

三要素分析：

• ✅ 技术手段：多模态特征融合、自监督预训练、多任务联合优化、渐进式训练——明确的技术实现方式
  
• ✅ 技术问题：自动驾驶场景中数据标注成本高、训练效率低——具体技术场景中的技术缺陷
  
• ✅ 技术效果：mAP从58.3%提升至67.1%，训练时间从7天缩短至3天——可量化的技术效果
  

审查结论：✅ 构成完整的技术方案，可申请专利。

案例二：训练方法+硬件适配——可专利

可专利的写法：“一种面向嵌入式AI加速芯片的模型训练方法，其特征在于：获取嵌入式AI加速芯片的硬件规格参数（包括算力、显存带宽、缓存大小）；根据硬件规格参数确定量化精度和批次大小；采用混合精度训练策略，对敏感层使用FP16精度、对非敏感层使用INT8精度；在执行训练时，根据芯片的缓存大小动态调整数据预取策略，减少缓存未命中率。本发明解决了嵌入式AI加速芯片上模型训练显存不足、训练速度慢的技术问题，将训练速度提升2.3倍，显存占用减少45%。”

分析：训练方法与硬件特性深度绑定，算法改进直接提升了硬件利用效率。

审查结论：✅ 构成完整的技术方案，客体和创造性均有较强支撑。

???? 2026年新规对训练方法专利的影响

影响一：训练方法的“技术贡献”标准更加明确

2026年新《专利审查指南》明确了对技术问题的解决没有作出贡献的特征，即使写入权利要求中，通常也不会对技术方案的创造性产生影响。这意味着训练方法专利中，必须聚焦于真正解决技术问题的训练特征，而非堆砌无关的训练步骤。

影响二：训练数据来源的合规性成为前置条件

2026年新规明确，如果训练数据采集违反法律法规（如未经同意采集个人信息用于模型训练），根据专利法第五条，不能被授予专利权。训练方法专利的申请文件中，如涉及个人信息数据，需说明数据来源合法或已匿名化处理。

影响三：“用户体验提升”可作为训练方法的技术效果佐证

如果训练方法的改进带来了用户体验的提升（如模型响应更快、生成内容更精准），这种体验的改善可作为训练方法产生了技术效果的佐证。

????️ 训练方法专利的撰写策略

策略一：聚焦训练方法解决的“技术问题”

不要写“如何训练一个更好的模型”，应写“如何解决具体技术场景中的特定训练问题”。

• ❌ 错误：“本发明提供一种模型训练方法，以提高模型准确率。”
  
• ✅ 正确：“本发明提供一种模型训练方法，以解决医疗影像标注数据稀缺场景下模型过拟合的技术问题。”
  

策略二：量化训练方法带来的“技术效果”

技术效果应包含具体的数值对比和基准参照：

• 收敛速度：迭代次数减少比例、训练时间缩短幅度
  
• 样本效率：达到相同精度所需的数据量减少比例
  
• 硬件效率：显存占用减少、训练速度提升的倍数
  
• 泛化能力：在测试集上的准确率提升幅度
  

策略三：体现训练方法与技术场景的“绑定”

在权利要求和说明书中，明确训练方法的应用场景，确保训练步骤与技术场景的技术特征相互支持。

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深度学习模型的训练方法是AI算法服务商的核心技术资产。但训练方法的专利申请，在客体审查、技术问题定义、技术效果量化等方面都有特殊要求，稍有不慎就可能因“智力活动的规则和方法”被驳回。

成都余行专利代理事务所（普通合伙） 是经国家知识产权局备案的专业知识产权代理机构（机构代码：51283），深耕专利、商标、著作权等知识产权服务多年，在AI与算法专利领域积累了丰富的实务经验。

余行训练方法专利服务的核心优势：

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• 训练方法专利高质量撰写：聚焦技术问题和训练方法带来的技术效果，将训练步骤与技术应用场景深度绑定
  
• 技术效果量化指导：指导客户量化训练方法带来的收敛速度、样本效率、硬件效率等技术效果，为创造性审查提供充分支撑
  
• 训练数据合规预审：针对2026年新规对数据来源合法性的要求，确保训练方法方案不触碰伦理红线
  
• 2026新规合规审查：针对新规对“非贡献特征”的最新规定，确保训练方法专利的申请质量
  
• 审查意见专业答复：如收到客体问题或创造性问题的审查意见，提供专业的答复和复审代理服务
  

成都余行专利代理事务所
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✅ 总结：训练方法专利的“三个关键”

1. 训练方法不是纯算法——只有当训练方法被应用到具体技术领域、解决具体技术问题时，才构成可专利的“技术方案”
   
2. 技术效果必须量化——“收敛速度提升”比“训练更高效”更有说服力
   
3. 训练数据合规是前提——2026年新规下，不合规的数据采集方案将触发伦理红线，不被授予专利权
   

记住：训练方法专利的核心不在于“训练步骤有多巧妙”，而在于“训练方法解决了什么技术问题、产生了什么技术效果”。把训练方法写进技术方案里，训练方法才能获得专利保护。

???? 行动建议：如果你正在准备深度学习模型训练方法的专利申请，不确定训练方案是否满足专利法的要求，欢迎联系成都余行专利代理事务所（028-84400310）。我们将为您提供免费的训练方法可专利性评估服务——先判断能否申请、再制定撰写策略，让您的训练方法创新获得最充分的法律保护！