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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置及电子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：CN115392335B 。

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：202210509832.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型训练方法、装置及电子设备是由许林丰设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：获取标签样本和无标签样本，并基于标签样本对无标签样本进行标记，得到标记后的无标签样本；对标签样本和标记后的无标签样本进行组合处理，得到初始标签样本；基于初始标签样本中多个样本数据之间的样本距离，及不同标签类型的样本数据之间的权重比值，计算得到半监督损失函数的损失值；更新权重比值，并基于更新后的权重比值更新初始标签样本，直至损失值小于预设数值时，基于更新后的初始标签样本得到目标标签样本；基于目标标签样本对预设模型进行训练，得到图嵌入模型，图嵌入模型用于确定表征待分析对象的风险程度图嵌入特征。

本发明授权一种模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 获取标签样本和无标签样本，并基于所述标签样本对所述无标签样本进行标记，得到标记后的无标签样本； 对所述标签样本和标记后的无标签样本进行组合处理，得到初始标签样本，所述初始标签样本的标签类型至少包括正样本类型和负样本类型； 计算第一平均距离与第二平均距离的比值，得到目标平均距离，其中，所述第一平均距离为所述初始标签样本中具有相同标签的样本数据之间的平均距离，所述第二平均距离为所述初始标签样本中具有不同标签的样本数据之间的平均距离； 计算权重比值与目标平均距离之间的乘积，得到半监督损失函数的损失值，其中，所述权重比值为第一样本数量与第二样本数量之间的比值，所述第一样本数量为所述初始标签样本中，所述标签类型为所述正样本类型的样本数据的数量，所述第二样本数量为所述初始标签样本中，所述标签类型为所述负样本类型的样本数据的数量； 更新所述权重比值，并基于更新后的权重比值更新所述初始标签样本，直至所述损失值小于预设数值时，基于更新后的初始标签样本得到目标标签样本； 基于所述目标标签样本对预设模型进行训练，得到图嵌入模型，其中，所述图嵌入模型用于确定待分析对象的图嵌入特征，所述图嵌入特征表征所述待分析对象的风险程度。

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