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龙图腾网获悉中电信人工智能科技(北京)有限公司申请的专利模型训练的方法、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：CN120526217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510624227.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权模型训练的方法、装置及电子设备是由何忠江;孙皓;袁野;徐纪栓设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练的方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练的方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取训练数据集，其中，训练数据集用于对预训练模型进行训练，训练数据集包括图像数据和对应的文本数据；将训练数据集依次输入预训练模型中的多个多层感知器网络进行训练，得到多个目标多层感知器网络，其中，上一个多层感知器网络的输出结果作为下一个多层感知器网络的输入；将多个目标多层感知器网络进行融合，得到融合网络；依据训练数据集对融合网络进行训练，得到目标融合网络，并依据目标融合网络确定目标预训练模型。本申请解决了相关技术中的视觉编码器模型在编码过程中忽略了许多细节信息，存在准确性差的技术问题。

本发明授权模型训练的方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集用于对预训练模型进行训练，所述训练数据集包括图像数据和对应的文本数据； 将所述训练数据集依次输入所述预训练模型中的多个多层感知器网络进行训练，得到多个目标多层感知器网络，其中，上一个多层感知器网络的输出结果作为下一个多层感知器网络的输入，所述多个目标多层感知器网络为多个多层感知器网络训练完成后得到的多层感知器网络； 将所述多个目标多层感知器网络进行融合，得到融合网络； 依据所述训练数据集对所述融合网络进行训练，得到目标融合网络，并依据所述目标融合网络确定目标预训练模型； 还包括：采用第一目标多层感知器网络对所述训练数据集中的图像数据进行推理，得到第一图像特征输出，其中，所述第一目标多层感知器网络为将所述训练数据集输入所述预训练模型中的第一多层感知器网络进行第一阶段训练得到的，所述第一多层感知器网络为所述预训练模型中多个多层感知器网络中的任意一个多层感知器网络；依据所述第一图像特征输出对所述训练数据集进行聚类，得到第一分类结果；依据所述第一分类结果确定所述训练数据集中每个图像数据的伪标签，其中，所述伪标签用于确定训练第二多层感知器网络的负样本，所述第二多层感知器网络为在所述第一多层感知器网络之后进行训练的多层感知器网络；依据所述伪标签、所述训练数据集和所述负样本对所述第二多层感知器网络进行第二阶段训练，得到第二目标多层感知器网络。

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