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龙图腾网获悉OPPO广东移动通信有限公司申请的专利模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、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：CN114418121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210088006.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质是由刘洋;郭彦东;冯天鹏设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本公开实施例是关于一种模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、存储介质，涉及计算机技术领域，该模型训练方法包括：获取机器学习模型，所述机器学习模型使用浮点精度训练得到；对所述机器学习模型的权重进行跨层权重正则化处理，得到正则化后的权重；确定推理引擎对应的量化信息，并基于所述量化信息确定多个训练参数；基于所述多个训练参数，对所述机器学习模型对应的正则化后的权重以及特征图进行量化感知训练，以得到训练好的机器学习模型。本公开的技术方案在量化感知训练过程中引入渐进式量化训练，能够提高量化训练的模型精度，得到精度更高的量化推理模型。

本发明授权模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质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： 获取机器学习模型，所述机器学习模型使用浮点精度训练得到； 对所述机器学习模型的权重进行跨层权重正则化处理，得到正则化后的权重； 确定推理引擎对应的量化信息，并基于所述量化信息确定多个训练参数； 基于所述多个训练参数，对所述机器学习模型对应的正则化后的权重以及特征图进行量化感知训练，以得到训练好的机器学习模型，包括：在所述机器学习模型中插入多个类型的伪量化节点，并根据所述多个类型的伪量化节点确定的训练参数，采用渐进式收缩方式对所述机器学习模型进行伪量化运算，以进行量化感知训练得到训练好的机器学习模型； 其中，所述在所述机器学习模型中插入多个类型的伪量化节点，并根据所述多个类型的伪量化节点确定的训练参数，采用渐进式收缩方式对所述机器学习模型进行伪量化运算，包括： 在所述机器学习模型中插入当前类型的伪量化节点，并根据所述当前类型的伪量化节点对所述机器学习模型进行伪量化运算，以得到当前机器学习模型； 对所述当前机器学习模型插入下一类型的伪量化节点，并根据所述下一类型的伪量化节点对所述当前机器学习模型进行量化感知训练，得到下一机器学习模型； 为下一机器学习模型插入所有伪量化节点中的剩余伪量化节点，直至为下一机器学习模型插入多个类型的伪量化节点中的所有伪量化节点为止，以得到训练好的机器学习模型。

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