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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院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：CN117094898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210520006.6，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种模型训练方法、装置及设备是由吴增程设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习技术领域，提供一种模型训练方法、装置及设备，方法包括：S1、获取图像训练集和不同类别的图像测试集；S2、基于图像训练集和不同类别的数据增强概率，对模型进行P次迭代训练；将所述不同类别的图像测试集分别输入训练后的模型进行测试，得到对应类别的测试结果；S3、基于图像训练集和不同类别的数据增强概率，对上一轮训练后的模型进行M次迭代训练，将所述不同类别的测试集输入本轮训练后的模型进行测试，得到对应类别的测试结果；S4、比较测试结果，若模型在某一类别上的性能得到提升，则降低该类别的数据增强概率，否则，增大该类别的数据增强概率；返回S3，直至迭代次数等于总迭代次数。本申请能够提升模型的泛化性能。

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： 获取图像训练集和不同类别的图像测试集；其中，不同类别的图像对应不同的数据增强方式； 基于所述图像训练集以及初始的不同类别的数据增强概率，对待训练模型进行P次迭代训练，得到一轮迭代训练后的模型；其中，P是正整数；包括：从所述图像训练集中获取一张样本图像；将所述样本图像输入到所述待训练的模型，根据所述初始的不同类别的数据增强概率对所述样本图像进行数据增强，得到数据增强后的图像；基于所述数据增强后的图像，对所述待训练模型进行训练，模型训练初始阶段对样本图像进行数据增强，由于数据增强后的图像能够产生一个与原图像不一样的图像，从而使得模型在每次训练时，都能够基于不同的图片进行训练，训练完成后，返回所述从所述图像训练集中获取一张样本图像的步骤，直至遍历完所述图像训练集中的所有图像，得到一次迭代训练后的模型；基于所述图像训练集和所述初始的不同类别的数据增强概率对所述一次迭代训练后的模型进行P-1次迭代训练，得到所述一轮迭代训练后的模型； 将所述不同类别的图像测试集分别输入到所述一轮迭代训练后的模型中进行测试，得到对应类别的测试结果； 基于所述图像训练集以及所述初始的不同类别的数据增强概率，对上一轮迭代训练后的模型进行M次迭代训练，当所述上一轮迭代训练后的模型完成M次迭代训练后，停止训练，并将所述不同类别的图像测试集分别输入到本轮迭代训练后的模型进行测试，得到对应类别的测试结果；其中，M是正整数； 将本轮的测试结果与上一轮的测试结果进行比较，若本轮迭代训练得到的模型相比于上一轮迭代训练得到的模型在某一类别上的性能得到提升，则以降低该类别的数据增强概率的方式更新所述初始的不同类别的数据增强概率，否则，以增大该类别的数据增强概率的方式更新所述初始的不同类别的数据增强概率； 返回基于所述图像训练集以及所述初始的不同类别的数据增强概率，对上一轮迭代训练后的模型进行M次迭代训练的步骤，直至迭代次数等于总的迭代次数。

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