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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利一种模型训练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：CN114120273B 。

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：202111334977.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种模型训练的方法及装置是由樊明宇;徐一;任冬淳;夏华夏设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练的方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种模型训练的方法及装置，涉及无人驾驶领域，获取样本集，并针对该样本集中的每个训练样本，将该训练样本输入到待训练的预测模型中，得到针对该训练样本的预测结果，以及根据该训练样本的预测结果以及该训练样本的实际结果，确定该训练样本针对该预测模型的权重，作为该训练样本对应的权重，根据该训练样本对应的权重，确定该训练样本针对所述预测模型的损失值，并根据该损失值，确定该训练样本针对预测模型的调参梯度，根据该调参梯度，对预测模型中包含的参数进行调整，以完成对预测模型的训练，其中，若该训练样本对应的权重越大，该训练样本对应的调参梯度越大，从而提高训练出的预测模型的预测效果。

本发明授权一种模型训练的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括： 获取样本集； 针对所述样本集中的每个训练样本，将该训练样本输入到待训练的预测模型中，得到针对该训练样本的预测结果； 根据该训练样本的预测结果以及该训练样本的实际结果，确定该训练样本针对所述预测模型的权重，作为该训练样本对应的权重； 根据该训练样本对应的权重，确定该训练样本针对所述预测模型的损失值，并根据所述损失值，确定该训练样本针对所述预测模型的调参梯度，其中，若该训练样本对应的权重越大，所述调参梯度越大； 根据所述调参梯度，对所述预测模型中包含的参数进行调整，以完成对所述预测模型的训练； 所述预测模型用于对无人驾驶设备周围的目标物进行轨迹预测，所述训练样本包括所述无人驾驶设备周围的目标物的历史轨迹；根据该训练样本的预测结果以及该训练样本的实际结果，确定该训练样本针对所述预测模型的权重，作为该训练样本对应的权重，具体包括： 确定该训练样本的预测结果与该训练样本的实际结果之间的偏差； 根据所述偏差、预设的最大偏差以及最小偏差，确定该训练样本对应的权重，其中，偏差与权重之间的关系满足：在所述最大偏差与所述最小偏差之间，存在权重的最大值，在所述最大偏差和所述最小偏差处，权重取最小值。

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