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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：CN115130650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210452459.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种模型训练方法及相关装置是由李廷天;孙子荀设计研发完成，并于2022-04-27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：本申请实施例公开了一种人工智能领域的模型训练方法及相关装置，其中该方法包括：获取多个包括视频片段和音频片段的训练样本；通过第一编码网络根据各训练样本中的第一片段，确定各训练样本对应的第一预测特征；基于各训练样本对应的第一预测特征进行聚类处理，确定各训练样本中第一片段所属的类别，根据训练样本中第一片段所属的类别，为训练样本中第二片段配置伪标签；通过第二编码网络根据各训练样本中的第二片段，确定各训练样本对应的第二预测特征，并确定各训练样本中的第二片段对应的类别预测结果；基于各训练样本中的第二片段对应的类别预测结果和伪标签，训练第二编码网络。该方法能够提高视频编码网络和音频编码网络的特征编码能力。

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，所述方法包括： 获取多个训练样本；所述训练样本中包括视频片段及其对应的音频片段； 针对每个所述训练样本，通过第一编码网络，根据所述训练样本中的第一片段，确定所述训练样本对应的第一预测特征；所述第一编码网络为视频编码网络和音频编码网络中的任一个； 基于所述多个训练样本各自对应的第一预测特征进行聚类处理，确定每个所述训练样本中的第一片段所属的类别；并针对每个所述训练样本，根据所述训练样本中的第一片段所属的类别，为所述训练样本中的第二片段配置对应的伪标签；所述第二片段与所述第一片段不同； 针对每个所述训练样本，通过第二编码网络，根据所述训练样本中的第二片段，确定所述训练样本对应的第二预测特征；根据所述训练样本对应的第二预测特征，确定所述训练样本中的第二片段对应的类别预测结果；所述第二编码网络为所述视频编码网络和所述音频编码网络中的任一个，且不同于所述第一编码网络； 针对每个所述训练样本，根据所述训练样本对应的第一预测特征，确定所述训练样本中的第一片段对应的类别预测结果； 基于所述多个训练样本中的第二片段各自对应的类别预测结果和伪标签，训练所述第二编码网络，其中包括：针对每个所述训练样本，根据所述训练样本中的第二片段对应的类别预测结果和伪标签，构建所述训练样本对应的基础损失函数；以及，根据所述训练样本中的第一片段和第二片段各自对应的类别预测结果，构建所述训练样本对应的蒸馏损失函数；基于所述多个训练样本各自对应的基础损失函数和蒸馏损失函数，训练所述第二编码网络。

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