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龙图腾网获悉北京远鉴信息技术有限公司申请的专利一种数据审核模型的更新方法、装置及电子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：CN114049498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202111353439.9，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种数据审核模型的更新方法、装置及电子设备是由白世杰;郑榕;伭剑辉;王秋明设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据审核模型的更新方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种数据审核模型的更新方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取待更新模型以及预设输入向量，其中，预设输入向量包括用于训练待更新模型的图片数据及其对应的审核标签；将预设输入向量输入至待更新模型，确定预设输入向量对应的浅层次特征图以及深层次特征图；根据浅层次特征图更新深层次特征图，根据更新后的深层次特征图，确定待更新模型对应的决策特征算子；根据决策特征算子，确定待更新模型对应的损失函数，根据损失函数更新待更新模型。本公开实施例通过融合深浅层次特征图并确定描述预设输入向量的决策特征的决策特征算子，进而更新模型的损失函数，可以使更新后的模型具有较高的前向推理准确性。

本发明授权一种数据审核模型的更新方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种数据审核模型的更新方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待更新模型以及预设输入向量，其中，所述预设输入向量包括用于训练所述待更新模型的图片数据及其对应的审核标签； 将所述预设输入向量输入至所述待更新模型，确定所述预设输入向量对应的浅层次特征图以及深层次特征图； 根据所述浅层次特征图更新所述深层次特征图，根据更新后的所述深层次特征图，确定所述待更新模型对应的决策特征算子，其中，所述决策特征算子用于描述所述预设输入向量的决策特征； 根据所述决策特征算子，确定所述待更新模型对应的损失函数，根据所述损失函数更新所述待更新模型，获取待审核数据，所述待审核数据为图片数据，将所述待审核数据输入至更新后的所述待更新模型，确定所述待审核数据对应的审核结果； 所述根据所述浅层次特征图更新所述深层次特征图，具体包括： 根据所述浅层次特征图以及所述深层次特征图，确定所述浅层次特征图以及所述深层次特征图之间的关联特征算子，其中，所述关联特征算子用于描述所述浅层次特征图以及所述深层次特征图之间的关联性；根据所述关联特征算子以及所述深层次特征图的乘积，确定更新后的所述深层次特征图； 基于以下方法确定所述浅层次特征图以及所述深层次特征图之间的关联特征算子： 确定所述浅层次特征图对应的第一向量维度以及所述深层次特征图对应的第二向量维度；根据所述第一向量维度、所述第二向量维度、所述浅层次特征图以及所述深层次特征图，确定所述关联特征算子； 所述根据更新后的所述深层次特征图，确定所述待更新模型对应的决策特征算子，具体包括： 确定更新后的所述深层次特征图对应的通道数、特征图高度以及特征图宽度；根据所述通道数，将更新后的所述深层次特征图划分为多个子特征图；针对每一个所述子特征图，根据所述特征图高度、所述特征图宽度以及所述子特征图，确定所述子特征图对应的特征均值；根据所述子特征图、所述特征图高度、所述特征图宽度以及所述特征均值，确定所述决策特征算子。

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