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龙图腾网获悉OPPO广东移动通信有限公司申请的专利模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、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：CN116644783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210138296.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质是由李文进设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本公开实施例是关于一种模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、存储介质，涉及计算机技术领域，该模型训练方法包括：获取原始模型；若所述原始模型收敛，对所述原始模型进行敏感度分析确定敏感度，并根据所述敏感度获取所述原始模型中每层的实际聚类数；根据所述每层的实际聚类数对各层的权值进行聚类以通过参数共享压缩原始模型，并基于聚类结果对压缩后的原始模型进行训练得到训练好的原始模型。本公开的技术方案在通过引入对原始模型各层的敏感度分析来计算每层的实际聚类数，能够准确地确定实际聚类数并对模型进行压缩，从而提高压缩后的模型的模型精度。

本发明授权模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于信息抽取、人脸识别、图像分类的应用场景，包括： 获取原始模型； 若所述原始模型收敛，对所述原始模型进行敏感度分析确定敏感度，并根据所述敏感度获取所述原始模型中每层的实际聚类数； 根据所述每层的实际聚类数对各层的权值进行聚类以通过参数共享压缩原始模型，并基于聚类结果对压缩后的原始模型进行训练得到训练好的原始模型；所述训练好的原始模型用于对待处理对象进行处理，得到待处理对象对应的预测结果；所述待处理对象为图像、文本、数据或语料； 其中，对所述原始模型进行敏感度分析确定敏感度，并根据所述敏感度获取所述原始模型中每层的实际聚类数，包括： 计算所述原始模型在数据集上的损失函数值，并通过所述原始模型的多个临时副本计算当前损失函数值； 根据所述损失函数值以及所述当前损失函数值确定每层的敏感度； 基于每层的所述敏感度确定所述原始模型中每层的所述实际聚类数； 或者，对所有临时副本的损失函数进行前向计算，得到各所述临时副本的当前损失函数值； 将各所述当前损失函数值相对于所述损失函数值的增量，反向传播回各临时副本的在每层中的聚类数，得到下一迭代的各层的实际聚类数； 根据下一迭代的各层的实际聚类数进行前向损失计算，直至各层的实际聚类数均收敛为止，以得到每层的实际聚类数。

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