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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利模型训练方法、装置、设备及存储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：CN117610677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311426412.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练方法、装置、设备及存储介质是由王国霞;曾锦乐;巩伟宝;于佃海;马艳军设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了模型训练方法、装置、设备及存储介质。本公开涉及人工智能技术领域，具体为自然语言处理、深度学习、计算机视觉、图像处理等技术领域。具体方案为：在计算设备上部署待训练模型；对部署于计算设备上的待训练模型进行训练，得到目标模型；其中，对部署于计算设备上的待训练模型进行训练，包括：获取表征本轮梯度的值和表征历史梯度的值；基于表征历史梯度的值和表征本轮梯度的值，得到目标裁剪方式对应的参考值；在参考值达到目标裁剪方式对应的裁剪标准的情况下，采用目标裁剪方式对本轮梯度进行裁剪。根据本公开的方案，能够及时发现在模型训练过程中的梯度异常，有效抑制训练发散或损失尖峰的发生，进而有效提高模型训练的稳定性。

本发明授权模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 在计算设备上部署待训练模型；所述待训练模型至少用于图像处理； 对部署于所述计算设备上的所述待训练模型进行训练，得到目标模型； 其中，所述对部署于所述计算设备上的所述待训练模型进行训练，包括： 获取表征本轮梯度的值和表征历史梯度的值； 基于所述表征历史梯度的值和所述表征本轮梯度的值，得到目标裁剪方式对应的参考值； 在所述参考值达到所述目标裁剪方式对应的裁剪标准的情况下，采用所述目标裁剪方式对本轮梯度进行裁剪； 其中，所述对本轮梯度进行裁剪，包括： 确定本轮的裁剪因子； 在确定需要对本轮梯度进行裁剪时，用所述本轮的裁剪因子与所述本轮梯度的乘积，替换所述本轮梯度； 其中，所述采用所述目标裁剪方式对本轮梯度进行裁剪，包括： 在所述目标裁剪方式为全局级别裁剪方式时，按照第一公式确定所述本轮的裁剪因子，其中，所述第一公式为： ，其中，，为预设值，为历史梯度，g为本轮梯度，表示预设调节因子，表示本轮的裁剪因子。

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