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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利模型训练方法、装置及可读存储介质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：CN115511070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202110700055.3，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权模型训练方法、装置及可读存储介质是由曾海恩;王星设计研发完成，并于2021-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种模型训练方法、装置及可读存储介质，其中，该方法包括：获取目标任务对应的第一样本数据集、第一教师模型和第一学生模型；其中，所述第一样本数据集包括至少一个第一样本数据；第一教师模型和第一学生模型均包括经过预训练的模型；根据所述第一样本数据集、第一教师模型以及第一学生模型进行知识蒸馏，直至满足预设收敛条件，获得目标学生模型。由于第一学生模型是经过预训练的模型，具备一定的性能，因此，本公开能够实现提升第一学生模型的收敛速度，提高知识蒸馏效率。

本发明授权模型训练方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标任务对应的第一样本数据集、第一教师模型和第一学生模型；其中，所述第一样本数据集包括至少一个第一样本数据；所述第一教师模型和所述第一学生模型均包括经过预训练的模型，所述目标任务为图像识别任务； 将各第一样本数据分别输入第一教师模型和第一学生模型； 根据第一教师模型的中间层输出的结果和第一学生模型的中间层输出的结果，利用预先构建的均方误差函数，获得第一学生模型的中间层对应的损失信息Lossdistill1；计算第一教师模型的输出层输出的结果与第一学生模型的输出层输出的结果，利用预先构建的KL散度函数，获得第一学生模型的输出层对应的损失信息Lossdistill2；根据第一学生模型的中间层对应的损失信息Lossdistill1、第一学生模型的输出层对应的损失信息Lossdistill2进行求和或者加权计算，获得损失信息Lossdistill； 根据第一学生模型的中间层输出的结果以及第一样本数据携带的真值标注，利用预先构建的损失函数，计算获得第一学生模型的中间层对应的损失信息Lossgt1；并根据第一学生模型的输出层输出的结果以及第一样本数据携带的真值标注，计算获得第一学生模型的输出层对应的损失信息Lossgt2；根据损失信息Lossgt1和损失信息Lossgt2，进行求和或者加权计算，获得最终的损失信息Lossgt； 对所述损失信息Lossdistill和所述损失信息Lossgt，根据各自对应的权重系数，进行求和或者加权求和，获得第一损失信息；并根据第一损失信息，更新第一学生模型的中间层和输出层的参数的权重系数，直至满足预设收敛条件，获得目标学生模型。

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