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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利模型训练方法、推广内容的处理方法及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：CN114201674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111493731.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权模型训练方法、推广内容的处理方法及相关装置是由吴寅初;佘琪;赵修影设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、推广内容的处理方法及相关装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法，该方法包括：获取样本特征向量，样本特征向量用于表征用户对推广内容的行为的属性；根据样本特征向量和至少一个辅助任务网络，获得至少一个辅助特征向量，至少一个辅助任务网络用于辅助训练主任务网络，至少一个辅助任务网络的目标函数不同于主任务网络的目标函数；对样本特征向量和至少一个辅助特征向量进行融合，获得第一融合向量；将第一融合向量输入到主任务网络，得到主任务网络的输出，根据主任务网络的输出和第一融合向量的标签值以及主任务网络的目标函数确定第一损失值；根据第一损失值更新主任务网络的权重，直至主任务网络满足第一训练停止条件。该方法能够实现针对单一核心目标的优化，满足业务需求。

本发明授权模型训练方法、推广内容的处理方法及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： 获取样本特征向量，所述样本特征向量用于表征用户对推广内容的行为的属性； 根据所述样本特征向量和至少一个辅助任务网络，获得至少一个辅助特征向量，所述至少一个辅助任务网络用于辅助训练主任务网络，所述至少一个辅助任务网络的目标函数不同于所述主任务网络的目标函数； 对所述样本特征向量和所述至少一个辅助特征向量进行融合，获得第一融合向量； 将所述第一融合向量输入到所述主任务网络，得到所述主任务网络的输出，根据所述主任务网络的输出和所述第一融合向量的标签值以及所述主任务网络的目标函数确定第一损失值； 根据所述第一损失值更新所述主任务网络的权重，直至所述主任务网络满足第一训练停止条件； 其中，所述至少一个辅助任务网络中的每个辅助任务网络连接有共享网络和与所述辅助任务网络对应的分离网络，所述每个辅助任务网络的输入为所述样本特征向量的共享分量和独立分量确定的第二融合向量，所述共享分量为所述样本特征向量输入至所述共享网络得到，所述独立分量为所述样本特征向量输入至所述分离网络得到。

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