OPPO广东移动通信有限公司李文进获国家专利权
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龙图腾网获悉OPPO广东移动通信有限公司申请的专利模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品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:CN116976401B 。
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:202210410781.6,技术领域涉及:G06N3/0464;该发明授权模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由李文进设计研发完成,并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了:本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品,属于机器学习技术领域。该方法基于对抗式生成网络中的第一生成模型生成伪样本,通过对抗式生成网络中的第一判别模型确定伪样本的预测标签,基于该伪样本的预测标签与实际标签,对第一生成模型的多个损失函数的权重进行迭代训练,直到多个损失函数的权重满足第一收敛条件,确定多个损失函数的权重迭代训练结束,基于迭代训练结束时的多个损失函数的权重,确定第一目标模型。该方法在迭代训练的过程中可以为每个损失函数学习到最合适的权重,保证每个损失函数的权重的最优性,从而提高最终得到的目标模型的使用效果。
本发明授权模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了:1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括: 基于对抗式生成网络中的第一生成模型生成第二训练样本,所述第二训练样本为伪样本; 通过所述对抗式生成网络中的第一判别模型确定所述第二训练样本的预测标签; 基于所述第二训练样本的预测标签与实际标签,确定所述第二训练样本的预测准确度;基于第一训练样本、所述第二训练样本和所述第一生成模型的多个损失函数当前的权重,确定所述多个损失函数的第一损失值,所述第一训练样本为真实样本;基于所述预测准确度和所述第一损失值,对所述多个损失函数的权重进行迭代训练,直到所述多个损失函数的权重满足第一收敛条件,确定所述多个损失函数的权重迭代训练结束,所述第一生成模型的多个损失函数包括所述第一生成模型的多个任务分别对应的损失函数,所述第一收敛条件为所述多个损失函数的权重在前后两次迭代训练过程中的差值小于第四预设阈值,或者,所述第一生成模型前后两次迭代训练的损失值之间的差值小于第五预设阈值,或者所述第一生成模型的迭代次数达到第一预设迭代次数; 基于迭代训练结束时的多个损失函数的权重对应的第一生成模型,确定第一目标模型,所述第一目标模型为图像处理模型,或者,所述第一目标模型用于进行语音识别。
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