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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利公式识别模型的训练方法及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：CN116758556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310681236.5，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权公式识别模型的训练方法及装置是由刘淇;陈恩红;杨哲;张凯;童世炜设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本公式识别模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种公式识别模型的训练方法及装置，获取多个训练实例；筛选图像尺寸处于预设范围内的训练实例，填充图像的图像尺寸得到图像尺寸一致的训练实例；将该训练实例划分到同一簇中得到一个或多个簇；划分多个簇得到每组包含相同个数的训练实例的多组批量数据；将最长公式长度一致的批量数据添加至同一集合中得到一个或多个集合；基于训练实例确定极大似然损失函数；根据极大似然损失函数确定最大间隔损失函数；极大似然损失函数收敛和最大间隔损失函数收敛后，公式识别模型训练成功。在极大似然损失函数收敛后该模型具有识别能力，通过最大间隔损失函数调整该模型，使得该模型在识别精准的同时所识别的公式符合语法规则。

本发明授权公式识别模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种公式识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个训练实例；每一所述训练实例由图像-文本序列对组成，所述文本序列用于表示通过标记语言标记的公式；所述图像所包含的公式与所述训练实例中的所述文本序列一致； 对于每个所述训练实例，筛选图像尺寸处于预设范围内的训练实例，并对训练实例中图像的图像尺寸进行填充，得到图像尺寸一致的训练实例； 将所述图像尺寸一致的训练实例划分到同一簇中，得到一个或多个簇； 划分多个所述簇，得到每组包含相同个数的训练实例的多组批量数据； 针对每组所述批量数据，将所述文本序列中最长公式长度一致的批量数据添加至同一集合中，得到一个或多个集合； 从所述集合中选取多组所述批量数据，并基于多组所述批量数据中的所述训练实例计算得到极大似然损失函数； 根据所述极大似然损失函数，确定最大间隔损失函数； 在所述极大似然损失函数收敛，以及所述最大间隔损失函数收敛后，确定公式识别模型训练成功； 其中，所述划分多个所述簇，得到每组包含相同个数的训练实例的多组批量数据，包括： 对于每个所述训练实例中的图像，利用编码器对所述图像进行编码，得到特征图； 基于所述特征图的图像尺寸、所述文本序列的公式长度与显存之间的正比关系，计算得到计算资源；所述计算资源至少包括显存； 根据所述计算资源，确定批量个数； 对于各个所述簇，根据所述批量个数对所述簇进行划分处理，得到每组包含相同个数的训练实例的多组批量数据； 其中，所述根据所述计算资源，确定批量个数，包括： 将预设倍数的显存设置为第二预设阈值； 对所述第二预设阈值进行调整，得到调整后的第二预设阈值；所述调整后的第二预设阈值趋近于预设最大显存，且不大于所述预设最大显存； 对于每个训练实例，将所述图像的图像尺寸与训练实例进行相乘，得到各个第一计算结果； 将每个所述第一计算结果进行累加求和，得到第二计算结果； 当所述第二计算结果大于所述调整后的第二预设阈值，且不大于第三预设阈值时，将所述训练实例的数量确定为批量个数。

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