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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模型训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品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：CN114239853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202111534562.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品是由王思吉;袁子超;梁振铎;邴峰;张岩设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品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、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本，其中，训练样本包括样本数据和真值标签；将样本数据作为输入，将真值标签作为输出，对集成特征工程的机器学习模型进行训练，得到目标模型，其中，特征工程用于对输入进行特征选择、特征提取和特征构建。该实施方式将特征工程集成至模型训练内部，仅需维护集成特征工程的模型训练部分，极大地提高了模型的迭代效率，促进业务快速发展。

本发明授权模型训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 获取训练样本，所述训练样本包括样本数据和真值标签，所述样本数据包括以下至少一项：文本、音频、图像； 将所述样本数据作为输入，将所述真值标签作为输出，对集成特征工程的机器学习模型进行训练，得到目标模型，所述特征工程集成至模型训练内部，用于对输入进行特征选择、特征提取和特征构建； 所述将所述样本数据作为输入，将所述真值标签作为输出，对集成特征工程的机器学习模型进行训练，得到目标模型，包括： 将所述样本数据输入至所述集成特征工程的机器学习模型； 基于所述特征工程的第一特征选择信息，从所述样本数据中提取第一特征； 利用所述特征工程中与所述第一特征对应的特征处理方法和特征构建方法对所述第一特征进行处理和构建，得到第一样本特征； 将所述第一样本特征作为输入，将所述真值标签作为输出，对所述机器学习模型进行训练，得到所述目标模型； 所述方法还包括：将所述样本数据输入至所述目标模型； 基于所述特征工程的第二特征选择信息，从所述样本数据中提取第二特征； 利用所述特征工程中与所述第二特征对应的特征处理方法和特征构建方法对所述第二特征进行处理和构建，得到第二样本特征； 将所述第二样本特征作为输入，将所述真值标签作为输出，对所述目标模型进行优化。

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