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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利特征提取模型训练、样本检索方法、装置和计算机设备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：CN114358109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111247520.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权特征提取模型训练、样本检索方法、装置和计算机设备是由郭卉设计研发完成，并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征提取模型训练、样本检索方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种特征提取模型训练、样本检索方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将第一样本组中的各个样本输入初始特征提取模型，得到初始分类特征、初始语义特征和初始融合特征；第一样本组包括目标样本、对应的参考样本和样本的类别标签，初始特征提取模型包括样本分类网络、非语义特征提取网络和特征融合网络；基于同一样本对应的初始分类特征和类别标签得到分类损失；基于目标样本和参考样本对应的其他特征得到特征损失；基于特征损失和分类损失调整初始特征提取模型的模型参数，直至满足收敛条件，得到用于提取输入样本的样本特征的目标特征提取模型，样本特征用于进行样本检索。采用本方法能够提高模型的训练效率。

本发明授权特征提取模型训练、样本检索方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一样本组，将所述第一样本组中的各个样本输入初始特征提取模型；所述第一样本组包括目标样本、所述目标样本对应的参考样本和各个样本对应的类别标签，所述初始特征提取模型包括样本分类网络、非语义特征提取网络和特征融合网络；所述目标样本对应的参考样本包括所述目标样本对应的正样本、负样本中的至少一种； 通过所述样本分类网络输出初始分类特征和初始语义特征，通过所述非语义特征提取网络输出初始非语义特征；所述初始分类特征是对所述初始语义特征进行分类处理得到的，所述初始分类特征是所述样本分类网络输出的用于表征样本类别的特征； 通过所述特征融合网络，对同一样本的初始语义特征和初始非语义特征进行融合，得到各个样本分别对应的初始融合特征； 基于所述目标样本和所述参考样本对应的初始语义特征、初始非语义特征和初始融合特征计算损失，得到特征损失，包括：基于所述目标样本和所述参考样本对应的初始语义特征之间的距离，得到语义特征损失，基于所述目标样本和所述参考样本对应的初始非语义特征之间的距离，得到非语义特征损失，基于所述目标样本和所述参考样本对应的初始融合特征之间的距离，得到融合特征损失，基于所述语义特征损失、所述非语义特征损失和所述融合特征损失，得到特征损失； 基于同一样本对应的初始分类特征和类别标签计算损失，得到分类损失，包括：对各个样本的类别标签进行标签编码，得到对应的标签特征，基于同一样本对应的初始分类特征和标签特征之间的差异，得到分类损失； 基于所述特征损失和分类损失，调整所述初始特征提取模型的模型参数，直至满足收敛条件，得到目标特征提取模型；所述目标特征提取模型用于提取输入样本的样本特征，所述样本特征用于进行样本检索。

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