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龙图腾网获悉深圳市优必选科技股份有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置及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：CN115511074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211076663.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型训练方法、装置及设备是由李滨君设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请适用于机器学习技术领域，提供了模型训练方法、装置及设备，方法包括：获取参与训练的模型、训练数据集和训练数据集对应的第一任务生效信息；根据目标训练数据集训练模型，得到目标训练数据集在任务上产生的损失；根据目标训练数据集对应的第一任务生效信息和目标训练数据集在任务上产生的损失，更新模型的参数；若未满足预设的当轮训练终止条件，重新选择在下一轮使用的目标训练数据集，迭代训练模型；若已满足预设的当轮训练终止条件但未满足预设的总训练终止条件，获取模型差异数据，根据人工标注后的模型差异数据，重新进行模型的训练。上述方法，能够有效避免冗余标注，降低数据标注成本，并提高多任务模式下的模型训练效果。

本发明授权一种模型训练方法、装置及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： 获取参与训练的多个模型、若干个训练数据集以及各个所述训练数据集对应的第一任务生效信息；其中，参与训练的所述多个模型中存在至少一个相同的任务，所述任务包括图像分类任务，各个所述训练数据集中包含已标注数据和或伪标注数据，所述训练数据集对应的第一任务生效信息用于判断在模型训练中所述训练数据集在所述任务上产生的损失是否反向传播更新所述模型的参数； 选择在当轮模型训练中使用的目标训练数据集，并根据所述目标训练数据集中的数据训练所述模型，得到所述目标训练数据集在所述任务上产生的损失； 根据所述目标训练数据集对应的第一任务生效信息和所述目标训练数据集在所述任务上产生的损失，反向传播更新所述模型的参数； 若未满足预设的当轮训练终止条件，重新选择在下一轮模型训练中使用的目标训练数据集，迭代训练所述模型； 若已满足预设的当轮训练终止条件，判断是否满足预设的总训练终止条件；若否，获取模型差异数据，根据人工标注后的所述模型差异数据，重新进行所述模型的训练；其中，所述模型对所述模型差异数据的推断结果不同；若是，停止进行所述模型的训练。

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市优必选科技股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区学苑大道1001号南山智园C1栋16、22楼；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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