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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司;清华大学申请的专利图神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及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：CN116912627B 。

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：202310945592.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由王朝坤;吴呈;徐劲草;郑凯设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取真视图；通过图神经网络模型中的生成器，基于所述真视图中的节点，生成伪视图；通过所述图神经网络模型中的判别器，对所述伪视图进行判别，得到判别结果；基于所述判别结果，确定所述生成器和所述判别器之间的对抗损失；通过所述图神经网络模型中的编码器，对所述真视图和所述伪视图进行对比学习，得到对比损失；基于所述对抗损失和所述对比损失，对所述图神经网络模型进行训练。上述方法实现了通过图生成对抗学习来提升图神经网络模型的图对比学习性能的目的，使得图神经网络模型能够更准确地学习到真视图中的节点特征。

本发明授权图神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取真视图，所述真视图包括多个节点和多个第一边，所述真视图中的节点用于表示视频，所述第一边用于表示所述第一边连接的节点所代表的视频之间的关系； 通过图神经网络模型中的生成器，基于所述真视图中的节点，生成伪视图，所述伪视图包括所述多个节点和多个第二边，所述伪视图中的节点用于表示视频，所述第二边用于表示所述第二边连接的节点所代表的视频之间的关系； 通过所述图神经网络模型中的判别器，对所述伪视图进行判别，得到判别结果，所述判别结果用于表示将所述伪视图判别为真视图的概率； 基于所述判别结果，确定所述生成器和所述判别器之间的对抗损失，所述对抗损失用于反映生成的所述伪视图的质量； 通过所述图神经网络模型中的编码器，对所述真视图和所述伪视图进行对比学习，得到对比损失，所述对比损失用于表示真视图与伪视图之间的节点特征差异； 基于所述对抗损失，对所述图神经网络模型中的生成器进行训练； 基于所述判别结果和所述伪视图的标签，确定所述判别器的判别损失，基于所述判别损失，对所述图神经网络模型中的判别器进行训练，所述标签用于表示所述伪视图由所述生成器生成，所述判别损失用于表示所述判别器判别错误的概率； 基于所述对比损失，对所述图神经网络模型中的所述编码器进行训练，训练后的所述图神经网络模型用于视频分类。

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