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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種模型訓練的方法、相關裝置、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：CN113392868B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202110049736.8，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權一種模型訓練的方法、相關裝置、設備及存儲介質是由沈偉設計研發完成，并于2021-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型訓練的方法、相關裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于人工智能技術實現的模型訓練方法，包括：獲取待訓練數據集合；基于待訓練數據集合通過分類網絡模型獲取預測值向量集合，目標預測值向量中標簽元素的激活值與M個非標簽元素中最大激活值之差的絕對值為第一數值；對每個預測值向量的標簽元素和M個非標簽元素進行排序，得到重組預測值向量集合，目標重組預測值向量中標簽元素的激活值與M個非標簽元素中最大激活值值之差的絕對值為第二數值，第二數值小于第一數值；根據重組預測值向量集合對分類網絡模型進行訓練。本申請將預測值向量集合中標簽元素的激活值以及非標簽元素的激活值進行排序重組，得到激活值更加接近的預測值向量，即反向傳播梯度越大，訓練效果更好。

本發明授權一種模型訓練的方法、相關裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練的方法，其特征在于，包括：獲取待訓練數據集合，其中，所述待訓練數據集合包括至少兩個待訓練數據，且每個待訓練數據具有相同的真實類別標簽，所述待訓練數據為圖像、文本和語音中的一種或多種的數據；基于所述待訓練數據集合，通過分類網絡模型獲取預測值向量集合，其中，所述預測值向量集合包括至少兩個預測值向量，每個預測值向量對應于一個待訓練數據，所述每個預測值向量包括標簽元素以及M個非標簽元素，所述預測值向量集合包括目標預測值向量，所述目標預測值向量中所述標簽元素的激活值與所述M個非標簽元素中最大激活值之差的絕對值為第一數值，所述M為大于或等于1的整數；對所述預測值向量集合中所述每個預測值向量的所述標簽元素以及所述M個非標簽元素進行排序，得到重組預測值向量集合，其中，所述重組預測值向量集合包括目標重組預測值向量，所述目標重組預測值向量中所述標簽元素的激活值與所述M個非標簽元素中最大激活值值之差的絕對值為第二數值，所述第二數值小于所述第一數值；根據所述重組預測值向量集合，對所述分類網絡模型進行訓練，其中，所述分類網絡模型為圖像分類模型、文本分類模型和音頻分類模型中的一個或多個。

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