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龍圖騰網恭喜之江實驗室申請的專利模型訓練方法、裝置、電子設備和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：CN119599094B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202510151576.6，技術領域涉及：G06N3/096；該發明授權模型訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質是由基隆若沙庫·提提郎;許瑩瑩;姚柯璐;李超設計研發完成，并于2025-02-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本說明書提供一種模型訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質，所述方法包括：將訓練數據分別輸入至教師模型、輔助模型和學生模型，所述教師模型是已訓練的。教師模型對訓練數據進行特征提取，并將提取的教師中間特征傳遞至所述輔助模型。所述輔助模型對所述訓練數據進行特征提取，并將提取的輔助中間特征傳遞至所述學生模型；以及，基于第一損失函數訓練所述輔助模型，所述第一損失函數包括所述輔助中間特征與所述教師中間特征之間的第一特征蒸餾損失。所述學生模型對所述訓練數據進行特征提取，得到學生中間特征；以及，基于第二損失函數訓練所述學生模型，所述第二損失函數包括所述學生中間特征與所述輔助中間特征之間的第二特征蒸餾損失。

本發明授權模型訓練方法、裝置、電子設備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，所述方法包括：將訓練數據分別輸入至教師模型、輔助模型和學生模型；所述教師模型是已訓練的；其中，所述訓練數據是多模態數據、純視覺數據或者純文本數據；所述教師模型對訓練數據進行特征提取，并將提取的教師中間特征傳遞至所述輔助模型，包括：所述教師模型提取所述訓練數據的多個層級的特征，并將所述多個層級的特征分別傳遞至不同的輔助模型，其中，所述輔助模型是獨立的神經網絡，不同輔助模型之間的訓練過程相互獨立；所述輔助模型對所述訓練數據進行特征提取，并將提取的輔助中間特征傳遞至所述學生模型；以及，基于第一損失函數訓練所述輔助模型，所述第一損失函數包括所述輔助中間特征與所述教師中間特征之間的第一特征蒸餾損失，包括：對于任一輔助模型的第一損失函數，該第一損失函數包括所述任一輔助模型提取的輔助中間特征與相應的教師中間特征之間的第一特征蒸餾損失；所述學生模型對所述訓練數據進行特征提取，得到學生中間特征；以及，基于第二損失函數訓練所述學生模型，所述第二損失函數包括所述學生中間特征與所述輔助中間特征之間的第二特征蒸餾損失。

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之江實驗室，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區中泰街道科創大道之江實驗室；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”。