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龍圖騰網恭喜百果園技術(新加坡)有限公司申請的專利一種基于類增量學習模型的數據處理方法及裝置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：CN114021622B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202111202987.1，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于類增量學習模型的數據處理方法及裝置是由易帆設計研發完成，并于2021-10-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于類增量學習模型的數據處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種基于類增量學習模型的數據處理方法及裝置。本申請實施例提供的技術方案通過在原有第一標簽識別模型的基礎上添加第二標簽參數得到第二標簽識別模型，并利用第一標簽數據和第二標簽數據對第二標簽識別模型進行訓練，在保證舊標簽識別能力的情況下，實現更對新標簽識別能力的覆蓋，有效減少模型訓練的復雜度和訓練耗時，保證第二標簽識別模型相對于原先的第一標簽識別模型偏移不會過大，進而保證了對原先的第一標簽數據的識別效果，提高對標簽類別的識別效果。

本發明授權一種基于類增量學習模型的數據處理方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于類增量學習模型的數據處理方法，其特征在于，包括：獲取待審核的待處理數據，所述待處理數據包括音頻、視頻和圖片中的一種；將待處理數據輸入至第二標簽識別模型，由所述第二標簽識別模型輸出所述待處理數據對應的數據標簽類別，所述第二標簽識別模型通過在第一標簽識別模型中添加第二標簽參數，并利用第一標簽數據和第二標簽數據進行訓練得到，所述第一標簽識別模型基于所述第一標簽數據進行訓練得到；從所述待處理數據中，篩選出所述數據標簽類別與設定的目標類別一致的目標數據；其中，所述第二標簽識別模型的訓練過程包括：在設置有第一參數的所述第一標簽識別模型中添加所述第二標簽參數，得到所述第二標簽識別模型，所述第二標簽識別模型的第二參數包括所述第一參數和所述第二標簽參數，所述第一參數包括骨干網絡參數和第一標簽參數；固定所述骨干網絡參數和所述第一標簽參數，利用第二標簽數據對所述第二標簽識別模型進行熱身初始化，以對所述第二標簽參數進行優化；利用所述第一標簽數據和所述第二標簽數據，根據設定的模型損失函數對所述第二標簽識別模型進行訓練，以對所述第二參數進行優化，所述設定的模型損失函數包括分類網絡損失函數、舊模型約束蒸餾損失函數和新舊模型參數約束損失函數，其中，所述第二標簽識別模型輸出的標簽類別中，第一標簽數據對應的第一標簽類別參與舊模型約束蒸餾損失函數的計算，所述舊模型約束蒸餾損失函數為帶有溫度系數調節的交叉熵損失函數，并且所述溫度系數隨著訓練的進行減小。

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