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龙图腾网获悉深圳须弥云图空间科技有限公司申请的专利一种模型训练方法及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：CN116467600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310426725.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型训练方法及装置是由王芳;暴宇健设计研发完成，并于2023-04-12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在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，提供一种模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该方法通过基于对比学习的强化学习方式对决策模型进行训练，让决策模型能够从泛化模型所得到的已有的经验中提取知识，并使得决策模型的训练过程更加鲁棒，能减少决策模型对训练样本集的过度拟合。由于增强样本图片为根据原始样本图片所确定的，故可实现在原始样本图片的基础上，新增得到增强样本图片，并利用基于对比学习的强化学习算法使得决策模型进行原始样本图片及增强样本图片的对比学习，从而可使决策模型可以更好地适应变化后的图片的预测效果。且可通过基于对比学习的强化学习方式对决策模型进行训练，提升决策模型的预测结果的准确性和精度。

本发明授权一种模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始训练样本集和增强训练样本集；其中，所述原始训练样本集包括原始样本图片和所述原始样本图片对应的参考标签，所述增强训练样本集包括增强样本图片；所述增强样本图片为根据所述原始样本图片所确定的； 利用所述原始训练样本集对决策模型进行强化学习训练，得到训练后的决策模型； 将所述原始训练样本集中的原始样本图片输入所述训练后的决策模型，得到所述原始样本图片对应的第一特征向量； 将所述原始训练样本集中的原始样本图片和所述增强训练样本集中的增强样本图片分别输入泛化模型，得到所述原始样本图片对应的第二特征向量和所述增强样本图片对应的第三特征向量； 利用所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量，对所述训练后的决策模型的模型参数进行调整，得到目标决策模型，其中包括： 利用所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量，分别对所述训练后的决策模型的模型参数和所述泛化模型的模型参数进行调整，得到调整后的决策模型和调整后的泛化模型； 若所述调整后的决策模型的模型参数不满足预设条件，根据所述调整后的决策模型的模型参数和所述调整后的泛化模型的模型参数，确定目标模型参数； 根据所述目标模型参数，对所述调整后的泛化模型的模型参数进行更新，得到更新后的泛化模型；以及，继续执行所述利用所述原始训练样本集对决策模型进行强化学习训练，得到训练后的决策模型的步骤，直至所述决策模型的模型参数满足所述预设条件。

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