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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双模态表征模型训练方法、装置、设备和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：CN115995031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310136395.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权双模态表征模型训练方法、装置、设备和介质是由舒畅;陈又新设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本双模态表征模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请的双模态表征模型训练方法、装置、设备和介质，其中方法包括：获取待处理数据，对待处理数据进行预处理，得到预处理数据。对预处理数据进行特征编码，得到多个特征向量。对多个图像块向量进行池化，得到图像块池化向量；对多个词向量进行池化，得到词池化向量。根据图像块池化向量构造第一损失函数，根据词池化向量构造第二损失函数，根据图像块池化向量和词池化向量构造第三损失函数。根据所有损失函数训练待训练模型，得到双模态表征模型。基于三种损失函数进行训练，使得双模态表征模型对图像和文本两种不同模态的特征融合和特征表达能力更强。

本发明授权双模态表征模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种双模态表征模型训练方法，其特征在于，包括： 获取待处理数据，所述待处理数据包括图像数据和文本数据； 对所述待处理数据进行预处理，得到预处理数据； 对所述预处理数据进行特征编码，得到多个特征向量，所述多个特征向量包括多个图像块向量和多个词向量； 对所述多个图像块向量进行池化，得到图像块池化向量；对所述多个词向量进行池化，得到词池化向量； 根据所述图像块池化向量构造第一损失函数，根据所述词池化向量构造第二损失函数，根据所述多个图像块向量和所述多个词向量构造第三损失函数； 根据所述第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数训练待训练模型，得到双模态表征模型； 所述根据所述图像块池化向量构造第一损失函数，包括： 将所述图像块池化向量作为对数函数的自变量，通过对数函数构造所述第一损失函数； 所述第一损失函数的公式如下： 其中，为所述图像块池化向量，log表示对数函数，Loss1为所述第一损失函数； 所述根据所述多个图像块向量和所述多个词向量构造第三损失函数，包括： 将当前图像块向量和所述词向量作为噪声对比估计函数的自变量，通过所述噪声对比估计函数构造所述第三损失函数； 所述第三损失函数的公式如下： 其中，q为所述当前图像块向量，k+为与所述当前图像块向量对应的所述词向量，ki为第i个所述词向量，exp表示指数函数，τ为所述第三损失函数的第一参数，Info_NCE为所述第三损失函数，log为对数函数。

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