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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种模型训练的方法、相关装置、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：CN113392868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202110049736.8，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种模型训练的方法、相关装置、设备及存储介质是由沈伟设计研发完成，并于2021-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练的方法、相关装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能技术实现的模型训练方法，包括：获取待训练数据集合；基于待训练数据集合通过分类网络模型获取预测值向量集合，目标预测值向量中标签元素的激活值与M个非标签元素中最大激活值之差的绝对值为第一数值；对每个预测值向量的标签元素和M个非标签元素进行排序，得到重组预测值向量集合，目标重组预测值向量中标签元素的激活值与M个非标签元素中最大激活值值之差的绝对值为第二数值，第二数值小于第一数值；根据重组预测值向量集合对分类网络模型进行训练。本申请将预测值向量集合中标签元素的激活值以及非标签元素的激活值进行排序重组，得到激活值更加接近的预测值向量，即反向传播梯度越大，训练效果更好。

本发明授权一种模型训练的方法、相关装置、设备及存储介质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：获取待训练数据集合，其中，所述待训练数据集合包括至少两个待训练数据，且每个待训练数据具有相同的真实类别标签，所述待训练数据为图像、文本和语音中的一种或多种的数据；基于所述待训练数据集合，通过分类网络模型获取预测值向量集合，其中，所述预测值向量集合包括至少两个预测值向量，每个预测值向量对应于一个待训练数据，所述每个预测值向量包括标签元素以及M个非标签元素，所述预测值向量集合包括目标预测值向量，所述目标预测值向量中所述标签元素的激活值与所述M个非标签元素中最大激活值之差的绝对值为第一数值，所述M为大于或等于1的整数；对所述预测值向量集合中所述每个预测值向量的所述标签元素以及所述M个非标签元素进行排序，得到重组预测值向量集合，其中，所述重组预测值向量集合包括目标重组预测值向量，所述目标重组预测值向量中所述标签元素的激活值与所述M个非标签元素中最大激活值值之差的绝对值为第二数值，所述第二数值小于所述第一数值；根据所述重组预测值向量集合，对所述分类网络模型进行训练，其中，所述分类网络模型为图像分类模型、文本分类模型和音频分类模型中的一个或多个。

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