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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利更新可信模型的方法及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：CN115170136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210687416.X，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权更新可信模型的方法及装置是由周璟;杨信;王宁涛;吕乐;傅幸;王维强设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本更新可信模型的方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种更新可信模型的方法及装置。其中方法包括：获取新增样本以及新增样本对应的标签；将新增样本输入原可信模型，获取并存储原可信模型针对新增样本的输出结果作为新增样本的模拟原始标签；在原可信模型中新增一个与原输出层结构相同且并列的新输出层，得到新可信模型；利用新增样本训练新可信模型，以最小化原输出层针对新增样本的输出结果与新增样本的模拟原始标签之间的差异，新输出层针对新增样本的输出结果与新增样本对应的标签之间的差异，以及新输出层针对新增样本的输出结果与新增样本的模拟原始标签之间的差异；从训练结束后得到的新可信模型中去除原输出层得到更新后的可信模型。

本发明授权更新可信模型的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种更新可信模型的方法，其特征在于，该方法包括： 获取新增样本以及新增样本对应的标签，所述新增样本为用户的网络行为数据，所述标签包括是否为可信行为； 将新增样本输入原可信模型，获取并存储原可信模型针对新增样本的输出结果作为新增样本的模拟原始标签； 在原可信模型中新增一个与原输出层结构相同且并列的新输出层，得到新可信模型；其中，所得到的该新可信模型的输入层以及中间层使用的是所述原可信模型的输入层以及中间层； 利用所述新增样本训练所述新可信模型，训练目标包括最小化训练损失； 在训练过程中，对新可信模型中的输入层的参数、中间层的参数、原输出层的参数以及新输出层的参数均进行更新； 所述训练损失依据第一差异、第二差异和第三差异确定，所述第一差异为新可信模型中原输出层针对所述新增样本的输出结果与所述新增样本的模拟原始标签之间的差异，所述第二差异为所述新输出层针对所述新增样本的输出结果与所述新增样本对应的标签之间的差异，第三差异为所述新输出层针对所述新增样本的输出结果与所述新增样本的模拟原始标签之间的差异； 从训练结束后得到的新可信模型中去除原输出层得到更新后的可信模型，该更新后的可信模型的输出层仅包括：训练结束后得到的新可信模型中的新输出层； 该方法还包括： 利用新可信模型中原输出层和新输出层的dropout子网络对每一个新增样本进行前向传播，得到各个不同的向量； 在所述训练过程中，获取同一个新增样本在新可信模型中的所述原输出层和新输出层得到的向量对作为正样本对； 在新可信模型的原输出层和新输出层的全连接层使用dropout机制，随机设置全连接矩阵中一部分连接权重为0后输出dropout增广向量，获取不同新增样本在原输出层的dropout增广向量和在新输出层的dropout增广向量作为负样本对； 所述训练目标还包括：最小化正样本对之间的距离且最大化负样本对之间的距离。

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