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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利一种模型训练方法及相关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：CN114692667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202011623266.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种模型训练方法及相关装置是由付明亮;徐羽琼;叶飞;周振坤设计研发完成，并于2020-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法，可以应用于人工智能领域。该方法包括：获取包括噪声数据和无噪声数据的样本对；将无噪声数据输入降噪网络和分类网络的降噪分类网络，得到降噪网络输出的第一输出数据和分类网络输出的第二输出数据；将噪声数据输入降噪分类网络，得到降噪网络的中间层输出的第三输出数据和分类网络输出的第四输出数据。根据第一输出数据和第三输出数据确定第一损失函数；根据第二输出数据和第四输出数据确定第二损失函数；至少根据第一损失函数和第二损失函数，训练降噪分类网络，直至满足预设训练条件，得到目标网络。本方案能够增强网络抑制局部噪声和扰动的能力，提高了网络进行分类识别的精度。

本发明授权一种模型训练方法及相关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：获取样本对，所述样本对包括噪声数据和所述噪声数据对应的无噪声数据，所述噪声数据包括稀疏时序数据，所述稀疏时序数据包括骨骼点坐标数据、心电图数据、惯性测量单元数据或故障诊断数据；将所述无噪声数据输入降噪分类网络，得到第一输出数据和第二输出数据，所述降噪分类网络包括降噪网络和分类网络，所述第一输出数据为所述降噪网络的输出，所述第二输出数据为所述分类网络的输出；将所述噪声数据输入所述降噪分类网络，得到第三输出数据和第四输出数据，所述第三输出数据是基于所述降噪网络的中间层得到的，所述第四输出数据为所述分类网络的输出；根据所述第一输出数据和所述第三输出数据确定第一损失函数，所述第一损失函数用于表示所述第一输出数据与所述第三输出数据之间的差异；根据所述第二输出数据和所述第四输出数据确定第二损失函数，所述第二损失函数用于表示所述第二输出数据以及所述第四输出数据与所述无噪声数据的真实类别标签之间的差异；至少根据所述第一损失函数和所述第二损失函数，训练所述降噪分类网络，直至满足预设训练条件，得到目标网络。

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