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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种模型训练方法和相关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：CN117011564B 。

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：202210447024.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种模型训练方法和相关装置是由郭亮;尹程果设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法和相关装置，涉及机器学习，通过获取具有分类标签的训练数据集合，采样获得第i轮训练的目标训练数据，处理设备包括N个图像处理器。将目标训练数据分为N份子训练数据，N份子训练数据和N个图形处理器一一对应，其中，N份子训练数据中至少两份子训练数据具有数据量差值，和或，N份子训练数据中至少两份子训练数据具有训练数据数量差值，然后通过N个图像处理器对N份子训练数据进行分类预测，基于对应分类标签计算N份子训练数据分别对应的N个梯度，当图形处理器完成梯度计算后，生成对应的完成标识，当获取完成标识的数量为N时，综合N个梯度，对初始分类模型进行第i轮的参数更新，得到分类模型。

本发明授权一种模型训练方法和相关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： 获取用于在处理设备中对初始分类模型进行模型训练的训练数据集合，所述训练数据集合中的训练数据具有分类标签，所述处理设备包括N个图形处理器，N1； 从所述训练数据集合中采样获得用于所述模型训练中第i轮模型训练的目标训练数据； 针对所述N个图形处理器，将所述目标训练数据分为N份子训练数据，所述N份子训练数据和所述N个图形处理器一一对应，所述N份子训练数据中至少两份子训练数据具有数据量差值，和或，所述N份子训练数据中至少两份子训练数据具有训练数据数量差值； 通过所述N个图形处理器对所述N份子训练数据进行分类预测，基于对应分类标签计算所述N份子训练数据分别对应的N个梯度，其中，当所述图形处理器完成对子训练数据的梯度计算后，生成对应的完成标识； 当确定获取所述完成标识的数量为N时，综合所述N个梯度，对所述初始分类模型进行第i轮模型训练的参数更新，得到分类模型； 根据训练数据的生成时刻和进行所述分类预测的预测时刻间的时间差，确定所述训练数据分别对应的时间权重，所述训练数据的时间权重与对应的时间差反相关； 所述通过所述N个图形处理器对所述N份子训练数据进行分类预测，基于对应分类标签计算所述N份子训练数据分别对应的N个梯度，包括： 通过所述N个图形处理器对所述N份子训练数据进行分类预测，基于对应的所述分类标签和所述时间权重计算所述N份子训练数据分别对应的N个梯度。

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