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龙图腾网获悉北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司申请的专利一种模型训练方法及装置、图像生成方法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：CN114626519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210101536.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种模型训练方法及装置、图像生成方法是由丁霄汉;陈宏昊;张祥雨设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及装置、图像生成方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练方法及装置、图像生成方法，应用于图像处理领域，其中，在利用模型训练方法对单支路的待训练模型进行训练的过程中，可以基于预先确定的梯度更新参数对第一梯度进行更新，然后利用更新得到的第二梯度对待训练模型的参数进行更新。其中，用于对第一梯度进行更新的梯度更新参数，可以根据预先训练好的超参搜索模型中线性缩放层的参数确定。因此，通过在训练时针对性的修改待训练模型的梯度，实现基于单支路架构训练得到精度较高的模型。

本发明授权一种模型训练方法及装置、图像生成方法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： 获取第一样本图像； 将所述第一样本图像输入待训练模型中，得到所述待训练模型输出的第一梯度；其中，所述待训练模型包括多个待训练模块，每个待训练模块依次连接，且每个待训练模块包括一个待训练卷积层，所述第一梯度为所述待训练模型的权重矩阵对应梯度； 利用预先确定的梯度更新参数对所述第一梯度进行更新，得到第二梯度；其中，所述梯度更新参数根据预先训练好的超参搜索模型中线性缩放层的参数确定，所述线性缩放层用于对输入的数据进行缩放； 利用所述第二梯度对所述待训练模型的参数进行更新，得到训练后的模型； 所述超参搜索模型包括多个超参搜索模块，每个超参搜索模块包括一个第一分支以及至少一个第二分支，所述超参搜索模块的数量与所述待训练模块的数量相同； 针对每一超参搜索模块，所述第一分支包括第一卷积层以及第一线性缩放层，所述第二分支包括第二卷积层以及第二线性缩放层，和或，所述第二分支包括第三线性缩放层； 其中，所述第一卷积层的卷积核大小与所述待训练模型中与该超参搜索模块对应的待训练模块中的待训练卷积层的卷积核大小相同，所述待训练模型的待训练模块中与所述超参搜索模型中位置相同的超参搜索模块对应。

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