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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利网络模型训练方法、装置、设备及计算机可读存储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：CN111291868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202010145962.1，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权网络模型训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由王达;刘博;郑文琛;杨强设计研发完成，并于2020-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络模型训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络模型训练方法，包括以下步骤：获取预设消息对应的训练数据以及验证数据；通过深度神经子网络生成器生成多个候选子网络，并基于所述训练数据以及验证数据，确定各个候选子网络对应的训练误差；基于各个所述训练误差，在各个候选子网络中确定最优子网络，并基于所述最优子网络以及主网络确定目标预测模型。本发明还公开了一种网络模型训练装置、设备及计算机可读存储介质。本发明能够通过机器学习实现网络模型的自动训练，针对不同的预设消息，无需人工进行不同网络模型的训练和优化，节省了大量的人力资源，降低了模型训练与调优的工作量，提高了网络模型的训练效率。

本发明授权网络模型训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络模型训练方法，其特征在于，所述网络模型训练方法包括以下步骤： 获取预设消息对应的训练数据以及验证数据，其中，所述训练数据为用户特征数据，所述验证数据为曝光点击数据； 通过深度神经子网络生成器生成多个候选子网络，并基于所述训练数据以及验证数据，确定各个候选子网络对应的训练误差，依次在各个候选子网络中选取训练误差最小的候选子网络作为目标候选子网络；将所述目标候选子网络嵌入主网络得到更新后的主网络，并将所述训练数据以及验证数据输入更新后的主网络，以获得所述目标候选子网络对应的训练误差； 基于各个所述目标候选子网络对应的训练误差，在各个目标候选子网络中确定最优子网络，并基于所述最优子网络以及主网络确定目标预测模型； 获取待预测用户特征数据，并将所述待预测用户特征数据输入所述目标预测模型，以获得预设消息对应的点击概率； 在所述点击概率大于预设阈值时，确定所述待预测用户特征数据对应的用户为待投放用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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