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龙图腾网获悉深圳市腾讯计算机系统有限公司;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：CN117009803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211212679.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型训练方法和相关装置是由孔祥挺设计研发完成，并于2022-09-30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：本申请公开了一种模型训练方法和相关装置，在对待训练模型进行训练前，确定标识待训练模型的输入特征维度和稠密权重参数间关系的第一参数映射关系，并基于待训练模型确定与之相关的已训练模型。根据第一参数映射关系和已训练模型的第二参数映射关系确定出两个模型中具有相同特征维度的L个输入特征维度，从而可以将已训练模型中与该L个输入特征维度对应的目标稠密权重参数，更新至待训练模型中对应的存储位置。由于从目标稠密权重参数是已训练模型中成熟使用的参数，而且已训练模型和待训练模型间具有相关性，可以有效的适配待训练模型，在待训练模型进行训练的过程中，目标稠密权重参数需要被调整的范围较小，有效提升了待训练模型的收敛速度。

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： 确定待训练模型的第一参数映射关系，所述第一参数映射关系用于标识所述待训练模型的N个输入特征维度和所述待训练模型中N组稠密权重参数间的对应关系； 根据所述待训练模型确定与所述待训练模型具有相关性的已训练模型，所述已训练模型具有第二参数映射关系，所述第二参数映射关系用于标识所述已训练模型的M个输入特征维度和所述已训练模型中M组稠密权重参数间的对应关系； 确定所述N个输入特征维度和所述M个输入特征维度间的特征维度相同的L个输入特征维度，以及对应的目标稠密权重参数，所述目标稠密权重参数为所述L个输入特征维度在所述第二参数映射关系中对应的L组稠密权重参数，L≤N，L≤M； 根据所述第一参数映射关系，将所述目标稠密权重参数更新至所述待训练模型中所述L个输入特征维度所对应稠密权重参数的存储位置，以得到参数继承模型； 将所述参数继承模型作为所述待训练模型进行模型训练；所述待训练模型和所述已训练模型均为进行图像识别的模型。

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