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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、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114332469B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110975270.4，技術領域涉及：G06V10/40；該發明授權模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質是由劉松濤;李藍青設計研發完成，并于2021-08-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：獲取第一訓練圖數據和N組超參，第一訓練圖數據包括R個數據對，每個數據對由圖網絡中的一個中心節點的第一特征信息和中心節點的一個鄰居圖節點的第一特征信息組成；將第一訓練圖數據分別輸入N組超參中每一組超參下的生成器中，以使生成器學習在給定中心節點的特征條件下中心節點的鄰居節點的特征概率分布，得到N組超參中每一組超參下訓練后的生成器；從N組超參下訓練后的生成器中，確定出目標生成器，目標生成器用于生成第二抽樣樣本，第二抽樣樣本用于訓練預設的圖神經網絡模型，解決了模型在訓練時由于缺少樣本而過擬合的問題，提升模型的魯棒性和泛化性。

本發明授權模型訓練方法、裝置、設備及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，應用于人工智能制藥領域，所述方法包括： 獲取第一訓練圖數據和N組超參數，所述第一訓練圖數據包括R個數據對，每個數據對由圖網絡中的一個中心節點的第一特征信息和所述中心節點的一個鄰居節點的第一特征信息組成，利用已收集完成的藥物數據，學習不同官能團附近的結構和特征信息，總結出藥物分子局部結構的信息，所述N、R均為正整數； 將所述第一訓練圖數據分別輸入所述N組超參數中每一組超參數下的生成器中，以使所述生成器學習在給定中心節點的特征條件下所述中心節點的鄰居節點的特征概率分布，得到所述N組超參數中每一組超參數下訓練后的生成器； 針對所述N組超參數中的每一組超參數，使用該組超參數下訓練后的生成器進行抽樣，得到該組超參數下訓練后的生成器輸出的第一抽樣樣本，并使用該組超參數下訓練后的生成器輸出的第一抽樣樣本，對預設的第一預測模型進行訓練，得到該組超參數對應的訓練后的第一預測模型； 分別確定每一組超參數對應的訓練后的第一預測模型的預測準確度，并將預測準確度最高的第一預測模型所對應的一組超參數下訓練后的生成器，確定為目標生成器，所述目標生成器用于生成第二抽樣樣本，所述第二抽樣樣本用于訓練預設的圖神經網絡模型。

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