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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种模型训练方法、系统及存储介质和终端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：CN115563203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202110747436.7，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种模型训练方法、系统及存储介质和终端设备是由康洋设计研发完成，并于2021-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、系统及存储介质和终端设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种模型训练方法、系统及存储介质和终端设备，应用于基于人工智能的信息处理技术领域。模型训练系统会确定初始训练模型包括特征操作层及其输出连接的伪量化算子及确定训练样本，这样模型训练的后向传播过程中，根据伪量化操作的计算值、特征操作层中的第一待学习参数和训练样本中的标注信息计算损失函数，并根据损失函数的梯度来调整第一待学习参数。由于计算损失函数的梯度的过程是对损失函数求导的过程，而计算损失函数涉及到的伪量化操作的计算值随着特征操作层输出的特征信息的变化曲线是平滑的，进而保证了损失函数的梯度计算的准确性，保证了损失函数的梯度能够正常传播，从而保证了模型训练的稳定性。

本发明授权一种模型训练方法、系统及存储介质和终端设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 确定初始训练模型及确定训练样本，所述初始训练模型包括多个特征操作层，每个所述特征操作层的输出连接伪量化算子，所述伪量化算子用于对所述特征操作层输出的特征信息进行伪量化操作，所述训练样本中包括样本的标注信息； 计算与所述初始训练模型相关的损失函数，所述损失函数中包括所述样本的标注信息、特征操作层中的第一待学习参数与所述伪量化操作的计算值之间的计算式，所述伪量化操作的计算值随着所述特征操作层输出的特征信息的变化曲线是平滑的；其中，所述伪量化操作的计算值通过以下方式得到：计算基于所述特征操作层输出的特征信息的第一计算值；将所述第一计算值作为S型函数的输入值，得到S型函数值；根据所述S型函数值、所述伪量化操作对输入数值的量化范围及所述伪量化操作涉及的量化参数，得到所述伪量化操作的计算值； 计算所述损失函数的梯度； 根据所述损失函数的梯度调整所述特征操作层中第一待学习参数的参数值，以得到最终的训练模型； 当所述训练模型用于根据用户语音数据来确定用户属性时，所述训练样本中包括语音样本及其对应的用户属性标注；通过所述训练模型的特征提取模块提取输入的用户语音数据的特征信息，所述训练模型的业务操作模块用于根据用户语音数据的特征信息对用户属性进行分类； 当所述训练模型用于检测图像中的特定目标时，所述训练样本中包括样本图像及特定目标的位置标注信息；通过所述训练模型的特征提取模块提取输入的待检测图像的特征信息，所述训练模型的业务操作模块用于根据待检测图像的特征信息检测特定目标的位置信息。

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