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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利模型训练方法、装置、存储介质及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：CN120067696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510478996.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备是由周瀚;赵磊;徐光侠;刘元恒;付志鹏;王卓耀;钟国祥设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备，通过获取当前的采集数据；将采集数据输入至分类学习模型中，通过分类学习模型包括的每个类型的分类器对采集数据进行预测，得到每个分类器的预测概率，类型包括多个异常类型以及正常类型；从每个预测概率中筛选出概率最大的目标预测概率，并获取目标预测概率对应目标分类器的第一类型当前的目标平衡权重；基于目标预测概率以及目标平衡权重，确定是否查询采集数据；当确定不查询采集数据时，基于目标预测概率以及第一类型的类型标签的预设标签取值，确定损失值；当损失值大于预设损失阈值时，对目标分类器进行参数调整，得到参数调整后的分类学习模型，提高训练效率。

本发明授权模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备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： 获取当前的采集数据； 将所述采集数据输入至分类学习模型中，通过所述分类学习模型包括的每个类型的分类器对所述采集数据进行预测，得到每个所述分类器的预测概率，所述类型包括多个异常类型以及正常类型； 从每个所述预测概率中筛选出概率最大的目标预测概率，并获取所述目标预测概率对应目标分类器的第一类型当前的目标平衡权重； 基于所述目标平衡权重、所述目标预测概率以及预设控制参数，确定计算参数； 对所述计算参数进行泊松分布计算，并将任一服从泊松分布的随机数确定为查询决策值； 当所述查询决策值小于一时，确定不查询所述采集数据； 当所述查询决策值大于或等于一时，确定查询所述采集数据； 当确定不查询所述采集数据时，计算所述目标预测概率与所述第一类型的类型标签的预设标签取值的乘积，得到第一计算结果； 计算一与所述第一计算结果的差值，得到第二计算结果； 比较所述第二计算结果与预设损失阈值； 当所述第二计算结果小于所述预设损失阈值时，将所述预设损失阈值确定为损失值； 当所述第二计算结果大于所述预设损失阈值时，将所述第二计算结果确定为损失值； 当所述损失值大于预设损失阈值时，对所述目标分类器进行参数调整，得到参数调整后的分类学习模型。

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