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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置、设备及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：CN116894997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310834457.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种模型训练方法、装置、设备及介质是由王兴科;曾康;蔡鑫;王有元;王彦婷设计研发完成，并于2023-07-07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、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，具体涉及到一种模型训练方法、装置、设备及介质，用于提高模型的训练精度。该方法包括：获取第一预测模型，第一预测模型包括特征提取模块与分类模块，特征提取模块包括多个卷积组与多个特征转换层，多个卷积组与多个特征转换层一一对应，多个卷积组中每个卷积组用于基于一种维度提取样本的特征，得到每个卷积组对应的特征集，每个卷积组对应的特征转换层用于更新每个卷积组对应的特征集，更新后的特征集的偏度的绝对值小于更新前的特征集的偏度的绝对值；唤醒多个特征转换层中的至少一个特征转换层，多个特征转换层包括所述至少一个特征转换层；基于第一样本集对第一预测模型进行训练，得到训练好的预测模型。

本发明授权一种模型训练方法、装置、设备及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，包括： 获取第一预测模型，所述第一预测模型包括特征提取模块与分类模块，所述特征提取模块包括多个卷积组与多个特征转换层，所述多个卷积组与所述多个特征转换层一一对应，所述多个卷积组中每个卷积组用于基于一种维度提取样本的特征，得到所述每个卷积组对应的特征集，所述每个卷积组对应的特征转换层用于更新所述每个卷积组对应的特征集，更新后的特征集的偏度的绝对值小于更新前的特征集的偏度的绝对值； 唤醒所述多个特征转换层中的至少一个特征转换层，所述多个特征转换层包括所述至少一个特征转换层； 基于第一样本集对所述第一预测模型进行训练，得到训练好的预测模型，所述第一样本集中的样本属于第一领域，所述训练好的预测模型用于识别所述第一领域的图片； 其中，所述多个特征转换层中的每个特征转换层根据如下公式更新所述每个特征转换层对应的卷积组对应的特征集： ；其中，为更新后的特征，为所述每个特征转换层对应的卷积组对应的特征集中的特征，i为特征的索引，代表特征转换层为休眠状态，代表特征转换层为唤醒状态，为预设的常数，为变量。

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