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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利基于多個樣本集的模型訓練的方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114528993B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210252233.5，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于多個樣本集的模型訓練的方法、裝置、設備及介質是由姜禹;戴磊;劉玉宇;肖京設計研發完成，并于2022-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多個樣本集的模型訓練的方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明實施例提供了基于多個樣本集的模型訓練的方法、裝置、設備及介質，涉及計算機技術領域；方法包括：將通用樣本集中的通用數據、特定樣本集中的特定數據分別按預設的第一樣本比例、第二樣本比例組合，得到第一訓練樣本集、第二訓練樣本集；基于第一訓練樣本集對第一神經網絡進行多輪通用訓練，得到第二神經網絡；在至少一輪通用訓練中，調整第一訓練樣本集中通用數據、特定數據的相對占比；基于特定樣本集對第二神經網絡進行至少一輪特定場景訓練，得到第三神經網絡；分別基于第二訓練樣本集、特定樣本集對第三神經網絡進行至少一輪的收斂訓練，得到目標神經網絡分類模型。裝置、設備及存儲介質應用上述方法，能提升神經網絡分類模型的精度。

本發明授權基于多個樣本集的模型訓練的方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括： 獲取通用樣本集以及特定樣本集；其中，所述通用樣本集和所述特定樣本集為人臉數據集，所述特定樣本集表示特定場景的樣本數據的集合，所述通用樣本集表示包括多種場景的樣本數據的集合，所述通用樣本集中包含所述特定樣本集中對應場景的樣本數據； 將所述通用樣本集中的通用數據、所述特定樣本集中的特定數據按預設的第一樣本比例組合，得到第一訓練樣本集； 獲取第一神經網絡，基于第一訓練樣本集對第一神經網絡進行多輪通用訓練，直至滿足第一訓練結束條件，得到第二神經網絡；其中，在至少一輪所述通用訓練中，調整所述第一訓練樣本集中所述通用數據、所述特定數據的相對占比； 基于所述特定樣本集對所述第二神經網絡進行至少一輪特定場景訓練，直至滿足第二訓練結束條件，得到第三神經網絡； 將所述通用樣本集中的通用數據、所述特定樣本集中的特定數據按預設的第二樣本比例組合，得到第二訓練樣本集； 基于所述第二訓練樣本集對所述第三神經網絡進行至少一輪的收斂訓練，直至滿足第三訓練結束條件，得到第四神經網絡； 基于所述特定樣本集對所述第四神經網絡進行至少一輪的收斂訓練，直至滿足收斂條件，得到目標神經網絡分類模型；其中，所述目標神經網絡分類模型為人臉識別模型； 通過所述人臉識別模型進行人臉識別。

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