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龙图腾网获悉深圳市友杰智新科技有限公司申请的专利与芯片适配的模型训练方法、装置和计算机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：CN113919492B 。

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：202111020514.X，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权与芯片适配的模型训练方法、装置和计算机设备是由李杰;王广新;杨汉丹设计研发完成，并于2021-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本与芯片适配的模型训练方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种与芯片适配的模型训练方法、装置和计算机设备，首先使用接近芯片特征提取算法的预设特征提取算法对样本数据进行特征提取的第一训练数据对神经网络进行模型训练，得到初始模型。然后在同一批次的训练数据中，使用预设特征提取算法和芯片特征提取算法对样本数据进行组合特征提取的第三训练数据对初始模型进行模型训练，得到二次模型。最后使用芯片特征提取算法提取算法对样本数据进行特征提取的第二训练样本对二次模型进行模型训练，得到最终模型。本申请通过逐次递进的方式，完成从预设特征提取算法到芯片特征提取算法的过程，保证了模型训练和应用时特征的一致性，有效保证了最终模型的鲁棒性和准确度。

本发明授权与芯片适配的模型训练方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种与芯片适配的模型训练方法，其特征在于，包括： 获取样本数据，调用预设特征提取算法对所述样本数据进行特征提取，形成第一训练数据，并调用芯片特征提取算法对所述样本数据进行特征提取，形成第二训练数据，所述预设特征提取算法实现的功能与所述芯片特征提取算法实现的功能相同，所述芯片特征提取算法为所述芯片的特征提取算法； 使用所述第一训练数据对神经网络进行模型训练，直至满足第一预设条件，得到初始模型； 在每一批次的训练数据中，将同一批次的所述第一训练数据和所述第二训练数据按照随机比例进行组合，形成第三训练数据，并使用所述第三训练数据对所述初始模型进行模型训练，直至满足第二预设条件，得到二次模型； 使用所述第二训练数据对所述二次模型进行模型训练，直至满足第三预设条件，得到最终模型； 所述获取样本数据，调用预设特征提取算法对所述样本数据进行特征提取，形成第一训练数据，并调用芯片特征提取算法对所述样本数据进行特征提取，形成第二训练数据的步骤之前，包括： 获取所述芯片特征提取算法的输出结果类型； 根据预先构建的输出结果类型与算法编号映射关系表，匹配得到与所述输出结果类型对应的算法编号； 从算法数据库中调取与所述算法编号对应的特征提取算法作为所述预设特征提取算法。

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