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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于多个样本集的模型训练的方法、装置、设备及介质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：CN114528993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210252233.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于多个样本集的模型训练的方法、装置、设备及介质是由姜禹;戴磊;刘玉宇;肖京设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多个样本集的模型训练的方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了基于多个样本集的模型训练的方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域；方法包括：将通用样本集中的通用数据、特定样本集中的特定数据分别按预设的第一样本比例、第二样本比例组合，得到第一训练样本集、第二训练样本集；基于第一训练样本集对第一神经网络进行多轮通用训练，得到第二神经网络；在至少一轮通用训练中，调整第一训练样本集中通用数据、特定数据的相对占比；基于特定样本集对第二神经网络进行至少一轮特定场景训练，得到第三神经网络；分别基于第二训练样本集、特定样本集对第三神经网络进行至少一轮的收敛训练，得到目标神经网络分类模型。装置、设备及存储介质应用上述方法，能提升神经网络分类模型的精度。

本发明授权基于多个样本集的模型训练的方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括： 获取通用样本集以及特定样本集；其中，所述通用样本集和所述特定样本集为人脸数据集，所述特定样本集表示特定场景的样本数据的集合，所述通用样本集表示包括多种场景的样本数据的集合，所述通用样本集中包含所述特定样本集中对应场景的样本数据； 将所述通用样本集中的通用数据、所述特定样本集中的特定数据按预设的第一样本比例组合，得到第一训练样本集； 获取第一神经网络，基于第一训练样本集对第一神经网络进行多轮通用训练，直至满足第一训练结束条件，得到第二神经网络；其中，在至少一轮所述通用训练中，调整所述第一训练样本集中所述通用数据、所述特定数据的相对占比； 基于所述特定样本集对所述第二神经网络进行至少一轮特定场景训练，直至满足第二训练结束条件，得到第三神经网络； 将所述通用样本集中的通用数据、所述特定样本集中的特定数据按预设的第二样本比例组合，得到第二训练样本集； 基于所述第二训练样本集对所述第三神经网络进行至少一轮的收敛训练，直至满足第三训练结束条件，得到第四神经网络； 基于所述特定样本集对所述第四神经网络进行至少一轮的收敛训练，直至满足收敛条件，得到目标神经网络分类模型；其中，所述目标神经网络分类模型为人脸识别模型； 通过所述人脸识别模型进行人脸识别。

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