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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利一种模型训练方法、类别预测方法与装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116824288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210262907.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种模型训练方法、类别预测方法与装置是由冯亦军;祝航程;马国俊设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、类别预测方法与装置在说明书摘要公布了：本申请公开一种模型训练方法、类别预测方法、装置、计算设备与计算机可读存储介质，用以解决模型的类别预测准确度不够高的问题。训练方法包括：利用原始样本对象集合对类别预测第一模型进行训练；利用训练好的第一模型，确定样本对象的标签与样本对象的预测类别之间的匹配程度；从原始样本对象集合中，选取符合预设条件的样本对象；利用选取的样本对象，对类别预测第二模型进行训练。由于对类别预测第二模型进行训练所使用的样本对象，是选取出的标签的标注准确性相对较高的样本对象，因此，相较于直接基于脏数据集训练得到的类别预测模型，本申请实施例提供的方法训练得到的类别预测模型具有更高的准确性。

本发明授权一种模型训练方法、类别预测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 利用原始样本对象集合中的样本对象，对类别预测第一模型进行训练，以得到训练好的第一模型；所述样本对象包括标注标签后用作训练样本的多媒体文件；所述标签表示所述样本对象的类别； 利用所述训练好的第一模型，对所述样本对象进行类别预测，以确定所述样本对象的标签与所述样本对象的预测类别之间的匹配程度； 根据所述匹配程度，从所述原始样本对象集合中，选取符合预设条件的样本对象作为第一样本对象； 利用所述第一样本对象，对类别预测第二模型进行训练，以得到训练好的第二模型； 利用重组的样本对象集合中的样本对象，以所述训练好的第二模型作为教师模型，采用知识蒸馏技术对学生模型进行训练，以得到训练好的学生模型；在所述学生模型的训练过程中，所述教师模型和所述学生模型对从所述重组的样本对象集合中选取的相同的一批样本对象进行类别预测； 其中，所述重组的样本对象集合，由所述第一样本对象和不符合所述预设条件的第二样本对象构成；所述第二样本对象标注有预设标签。

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