支付寶(杭州)信息技術有限公司唐才智獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉支付寶(杭州)信息技術有限公司申請的專利一種基于數據增廣的模型訓練方法、裝置以及設備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：CN115964633B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202211261446.0，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種基于數據增廣的模型訓練方法、裝置以及設備是由唐才智;方軍鵬設計研發完成，并于2022-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于數據增廣的模型訓練方法、裝置以及設備在說明書摘要公布了：本說明書實施例公開了一種基于數據增廣的模型訓練方法、裝置以及設備。通過獲取訓練樣本的集合，其中，所述集合中包含有標樣本和無標樣本；編碼生成所述有標樣本所對應的第一隱變量，以及，編碼生成所述無標樣本所對應的第二隱變量；根據所述第一隱變量生成第一分類結果，確定所述第一分類結果與所述有標樣本的監督損失值；解碼所述第二隱變量生成增廣數據，編碼所述增廣數據生成第三隱變量；根據所述第二隱變量生成第二分類結果，以及，根據所述第三隱變量生成第三分類結果，確定所述第二分類結果和所述第三分類結果的一致性損失值；融合所述監督損失值和一致性損失值對所述模型進行訓練，從而實現無需人工數據增廣，讓模型本身增廣數據。
本發明授權一種基于數據增廣的模型訓練方法、裝置以及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于數據增廣的模型訓練方法，包括： 獲取訓練樣本的集合，其中，所述集合中包含有標樣本和無標樣本； 編碼生成所述有標樣本所對應的第一隱變量，以及，編碼生成所述無標樣本所對應的第二隱變量； 根據所述第一隱變量生成第一分類結果，確定所述第一分類結果與所述有標樣本的監督損失值； 解碼所述第二隱變量生成增廣數據，編碼所述增廣數據生成第三隱變量； 根據所述第二隱變量生成第二分類結果，以及，根據所述第三隱變量生成第三分類結果，確定所述第二分類結果和所述第三分類結果的一致性損失值； 融合所述監督損失值和一致性損失值對所述模型進行訓練。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人支付寶(杭州)信息技術有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區西溪路556號8層B段801-11；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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