云從科技集團股份有限公司張澤宇獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉云從科技集團股份有限公司申請的專利模型訓練方法、裝置及計算機存儲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：CN114299355B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202111476661.8，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質是由張澤宇設計研發完成，并于2021-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。
本模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質在說明書摘要公布了：本公開提供一種模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質，包括構建目標模型的分類分枝和嵌入分枝；將基于有標簽的第一原圖樣本生成的第一訓練樣本輸入所述分類分枝執行分類預測，獲得所述分類分枝的分類損失函數；將基于無標簽的第二原圖樣本生成的任意兩個第二訓練樣本輸入所述嵌入分枝中執行對比預測，獲得所述嵌入分枝的對比損失函數；根據所述分類損失函數、所述對比損失函數，訓練所述目標模型。據此，本公開可以降低數據標注成本，并擴充樣本數據的訓練數量，以提高模型預測結果的穩定性和泛化性。
本發明授權模型訓練方法、裝置及計算機存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括： 構建目標模型的分類分枝和嵌入分枝； 將基于有標簽的第一原圖樣本生成的第一訓練樣本輸入所述分類分枝執行分類預測， 獲得所述分類分枝的分類損失函數； 將基于無標簽的第二原圖樣本生成的任意兩個第二訓練樣本輸入所述嵌入分枝中執行對比預測，獲得所述嵌入分枝的對比損失函數；以及 根據所述分類損失函數、所述對比損失函數，訓練所述目標模型； 將基于有標簽的所述第一原圖樣本生成的任意兩個所述第一訓練樣本輸入所述嵌入分枝中執行對比預測，獲得所述嵌入分枝的第一對比損失子函數； 將基于無標簽的所述第二原圖樣本生成的任意兩個所述第二訓練樣本輸入所述嵌入分枝中執行對比預測，獲得所述嵌入分枝的第二對比損失子函數； 根據所述第一對比損失子函數、所述第二對比損失子函數，獲得所述嵌入分枝的所述對比損失函數。
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云從科技集團股份有限公司，其通訊地址為：511458 廣東省廣州市南沙區南沙街金隆路37號501房；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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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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