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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利模型訓練方法、裝置和存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115130597B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210785492.4，技術領域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權模型訓練方法、裝置和存儲介質是由王子嘯;翁俊武;王玨設計研發(fā)完成，并于2022-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、裝置和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種模型訓練方法、裝置和存儲介質；本申請實施例可應用于云技術、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景，獲取樣本集合，樣本集合包括多個多媒體樣本，多媒體樣本攜帶有待定標簽以及待定標簽類型；根據目標樣本攜帶的待定標簽以及待定標簽類型，從樣本集合中確定相同樣本和相異樣本；確定第一相似度和第二相似度；基于第一相似度和第二相似度，對分類模型進行訓練，得到訓練后的分類模型。在本申請實施例中，噪聲樣本不會影響第一相似度和第二相似度的準確度，通過增大第一相似度和減小第二相似度訓練分類模型，使目標樣本靠近相同樣本并遠離相異樣本，以保障模型預測的準確性，因此，本方案可以高效利用噪聲樣本訓練模型。

本發(fā)明授權模型訓練方法、裝置和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括： 獲取樣本集合，所述樣本集合包括多個多媒體樣本，所述多媒體樣本攜帶有待定標簽以及待定標簽類型，所述樣本集合中的多媒體樣本是多幀圖像、多個音頻片段、多個視頻片段、多段文本字段中的任意一種，所述待定標簽類型包括正確類型和錯誤類型； 根據目標樣本攜帶的所述待定標簽以及所述待定標簽類型，從所述樣本集合中確定相同樣本和相異樣本，所述相同樣本為與所述目標樣本實際標簽相同的多媒體樣本，所述相異樣本為與所述目標樣本實際標簽不相同的多媒體樣本，所述目標樣本為所述樣本集合中的任意一個多媒體樣本； 確定第一相似度和第二相似度，所述第一相似度為所述目標樣本與所述相同樣本之間的相似度，以及所述第二相似度為所述目標樣本與所述相異樣本之間的相似度； 基于所述第一相似度和所述第二相似度，對分類模型進行訓練，得到訓練后的分類模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518057 廣東省深圳市南山區(qū)高新區(qū)科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。