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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种神经网络模型的训练数据处理、装置、电子设备及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：CN113569891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202110098001.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种神经网络模型的训练数据处理、装置、电子设备及存储介质是由牛帅程;吴家祥;谭明奎设计研发完成，并于2021-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型的训练数据处理、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种神经网络模型的训练数据处理，装置、设备及存储介质，方法包括：对第一训练数据集合进行旋转自监督处理，以形成相应的第二训练数据集合；确定与第二训练数据集合相对应的初始训练数据集合；根据第二训练数据集合、初始训练数据集合，通过第一训练数据处理网络和第二训练数据处理网络，确定与所述初始训练数据集合相匹配的梯度参数；对初始训练数据集合进行更新，确定与目标神经网络模型相匹配的目标训练数据集合。由此，能够在减少训练数据总量的前提下，稳定提高规模较小的训练数据对神经网络模型训练的准确率，增强目标神经网络模型的泛化能力，便于将所训练的目标神经网络模型部署于移动终端中，实现目标神经网络模型的大规模应用。

本发明授权一种神经网络模型的训练数据处理、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一训练数据集合，其中所述第一训练数据集合包括至少一组无标注的图像数据集； 对所述第一训练数据集合进行旋转自监督处理，以形成相应的第二训练数据集合； 基于目标神经网络模型的使用环境，确定与所述目标神经网络模型相匹配的样本采集间隔参数，并根据所述样本采集间隔参数在所述第二训练数据集合中采集图像数据，形成初始训练数据集合；或者 在所述第二训练数据集合中随机采集图像数据，形成初始训练数据集合； 通过所述第二训练数据集合，对所述第一训练数据处理网络进行训练，确定所述第一训练数据处理网络对应的第一梯度参数； 通过所述初始训练数据集合，对所述第二训练数据处理网络进行训练，确定所述第二训练数据处理网络对应的第二梯度参数； 基于所述第一梯度参数和第二梯度参数，进行梯度参数匹配处理，确定与所述初始训练数据集合相匹配的梯度参数； 基于与所述初始训练数据集合相匹配的梯度参数，对所述初始训练数据集合进行更新，确定与所述目标神经网络模型相匹配的目标训练数据集合。

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