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龙图腾网恭喜珠海亿智电子科技有限公司申请的专利基于网络数据的模型训练方法、装置、电子设备及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：CN114358117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111418668.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于网络数据的模型训练方法、装置、电子设备及介质是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络数据的模型训练方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种基于网络数据的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取当次训练选择的网络数据中每个样本的损失值和预测值，基于所述损失值对所述网络数据进行分类，得到干净样本和噪声样本，基于所述预测值对所述噪声样本进行分类，得到开集噪声样本和闭集噪声样本，使用所述干净样本和所述闭集噪声样本对预训练模型进行训练，重复以上步骤直至得到训练好的模型，所述训练好的模型用于细粒度图像分类任务，从而有效地抑制噪声标签的影响，提高了网络数据的利用率，进而提高了模型的性能。

本发明授权基于网络数据的模型训练方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于网络数据的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：获取当次训练选择的网络数据中每个样本的损失值和预测值，所述网络数据基于细粒度图像分类任务得到；基于所述损失值对所述网络数据进行分类，得到干净样本和噪声样本；基于所述预测值对所述噪声样本进行分类，得到开集噪声样本和闭集噪声样本，所述基于所述预测值对所述噪声样本进行分类包括：判断当前样本的预测值的标准差是否大于等于预设的标准差阈值，其中，所述标准差阈值为所有所述干净样本的预测值的标准差的均值，若是，则判定当前样本属于闭集噪声样本，否则，判定当前样本属于开集噪声样本；使用所述干净样本和所述闭集噪声样本对预训练模型进行训练，所述使用所述干净样本和所述闭集噪声样本对预训练模型进行训练的步骤，包括：将所述干净样本作为有标签数据集，将所述闭集噪声样本作为无标签数据集，利用半监督学习方式对所述模型进行训练；重复以上步骤直至得到训练好的模型，所述训练好的模型用于所述细粒度图像分类任务。

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