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龍圖騰網恭喜華為技術有限公司申請的專利一種模型訓練方法及相關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：CN114692667B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202011623266.3，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種模型訓練方法及相關裝置是由付明亮;徐羽瓊;葉飛;周振坤設計研發完成，并于2020-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型訓練方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種模型訓練方法，可以應用于人工智能領域。該方法包括：獲取包括噪聲數據和無噪聲數據的樣本對；將無噪聲數據輸入降噪網絡和分類網絡的降噪分類網絡，得到降噪網絡輸出的第一輸出數據和分類網絡輸出的第二輸出數據；將噪聲數據輸入降噪分類網絡，得到降噪網絡的中間層輸出的第三輸出數據和分類網絡輸出的第四輸出數據。根據第一輸出數據和第三輸出數據確定第一損失函數；根據第二輸出數據和第四輸出數據確定第二損失函數；至少根據第一損失函數和第二損失函數，訓練降噪分類網絡，直至滿足預設訓練條件，得到目標網絡。本方案能夠增強網絡抑制局部噪聲和擾動的能力，提高了網絡進行分類識別的精度。

本發明授權一種模型訓練方法及相關裝置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：獲取樣本對，所述樣本對包括噪聲數據和所述噪聲數據對應的無噪聲數據，所述噪聲數據包括稀疏時序數據，所述稀疏時序數據包括骨骼點坐標數據、心電圖數據、慣性測量單元數據或故障診斷數據；將所述無噪聲數據輸入降噪分類網絡，得到第一輸出數據和第二輸出數據，所述降噪分類網絡包括降噪網絡和分類網絡，所述第一輸出數據為所述降噪網絡的輸出，所述第二輸出數據為所述分類網絡的輸出；將所述噪聲數據輸入所述降噪分類網絡，得到第三輸出數據和第四輸出數據，所述第三輸出數據是基于所述降噪網絡的中間層得到的，所述第四輸出數據為所述分類網絡的輸出；根據所述第一輸出數據和所述第三輸出數據確定第一損失函數，所述第一損失函數用于表示所述第一輸出數據與所述第三輸出數據之間的差異；根據所述第二輸出數據和所述第四輸出數據確定第二損失函數，所述第二損失函數用于表示所述第二輸出數據以及所述第四輸出數據與所述無噪聲數據的真實類別標簽之間的差異；至少根據所述第一損失函數和所述第二損失函數，訓練所述降噪分類網絡，直至滿足預設訓練條件，得到目標網絡。

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