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龙图腾网获悉度小满科技(北京)有限公司申请的专利模型训练方法、装置、存储介质、处理器及电子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：CN115130574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210737197.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权模型训练方法、装置、存储介质、处理器及电子装置是由刘朋;林熙东;杨青设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、存储介质、处理器及电子装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练方法、装置、存储介质、处理器及电子装置。其中，该方法包括：获取目标样本数据；对目标样本数据进行格式化处理，得到中间处理结果；基于中间处理结果对第一分类模型和第二分类模型进行机器学习训练，得到目标分类模型。本发明解决了相关技术中由于训练样本规模小而导致的模型训练成本高以及模型性能较差的技术问题。

本发明授权模型训练方法、装置、存储介质、处理器及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，应用于电子装置中，所述电子装置包括：存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在所述存储器中的程序指令，所述程序指令包括： 获取目标样本数据，其中，所述目标样本数据包括第一样本数据和第二样本数据，所述第一样本数据的样本数量大于预设阈值，所述第二样本数据的样本数量小于所述预设阈值，所述目标样本数据包括金融风控场景内的数值字段和或非数值字段； 获取初始编码器的类型信息； 基于所述初始编码器的类型信息确定所述目标样本数据对应的目标处理方式； 利用所述目标处理方式对所述目标样本数据进行格式化处理，得到中间处理结果； 基于所述中间处理结果对第一分类模型和第二分类模型进行机器学习训练，得到目标分类模型，其中，所述第一分类模型包括初始编码器和第一分类器，所述第二分类模型包括目标编码器和第二分类器，所述第一分类器用于对所述第一样本数据进行分类处理，所述第二分类器用于对所述第二样本数据进行分类处理，所述目标分类模型用于对所述金融风控场景内的测试样本数据进行分类处理； 其中，基于所述中间处理结果对所述第一分类模型和所述第二分类模型进行机器学习训练包括：对于所述第一分类模型，重复执行如下操作：基于所述第一样本数据对应的中间处理结果训练所述第一分类模型以及记录第一损失误差，其中，所述第一损失误差用于确定所述目标编码器；对于所述第二分类模型，重复执行如下操作：基于所述第二样本数据对应的中间处理结果训练所述第二分类模型以及记录第二损失误差，其中，所述第二损失误差用于确定所述目标分类模型。

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