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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京三快在線科技有限公司申請的專利一種模型訓練的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114120273B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111334977.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)一種模型訓練的方法及裝置是由樊明宇;徐一;任冬淳;夏華夏設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種模型訓練的方法及裝置在說明書摘要公布了：本說明書公開了一種模型訓練的方法及裝置，涉及無人駕駛領(lǐng)域，獲取樣本集，并針對該樣本集中的每個訓練樣本，將該訓練樣本輸入到待訓練的預測模型中，得到針對該訓練樣本的預測結(jié)果，以及根據(jù)該訓練樣本的預測結(jié)果以及該訓練樣本的實際結(jié)果，確定該訓練樣本針對該預測模型的權(quán)重，作為該訓練樣本對應的權(quán)重，根據(jù)該訓練樣本對應的權(quán)重，確定該訓練樣本針對所述預測模型的損失值，并根據(jù)該損失值，確定該訓練樣本針對預測模型的調(diào)參梯度，根據(jù)該調(diào)參梯度，對預測模型中包含的參數(shù)進行調(diào)整，以完成對預測模型的訓練，其中，若該訓練樣本對應的權(quán)重越大，該訓練樣本對應的調(diào)參梯度越大，從而提高訓練出的預測模型的預測效果。

本發(fā)明授權(quán)一種模型訓練的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型訓練的方法，其特征在于，包括： 獲取樣本集； 針對所述樣本集中的每個訓練樣本，將該訓練樣本輸入到待訓練的預測模型中，得到針對該訓練樣本的預測結(jié)果； 根據(jù)該訓練樣本的預測結(jié)果以及該訓練樣本的實際結(jié)果，確定該訓練樣本針對所述預測模型的權(quán)重，作為該訓練樣本對應的權(quán)重； 根據(jù)該訓練樣本對應的權(quán)重，確定該訓練樣本針對所述預測模型的損失值，并根據(jù)所述損失值，確定該訓練樣本針對所述預測模型的調(diào)參梯度，其中，若該訓練樣本對應的權(quán)重越大，所述調(diào)參梯度越大； 根據(jù)所述調(diào)參梯度，對所述預測模型中包含的參數(shù)進行調(diào)整，以完成對所述預測模型的訓練； 所述預測模型用于對無人駕駛設(shè)備周圍的目標物進行軌跡預測，所述訓練樣本包括所述無人駕駛設(shè)備周圍的目標物的歷史軌跡；根據(jù)該訓練樣本的預測結(jié)果以及該訓練樣本的實際結(jié)果，確定該訓練樣本針對所述預測模型的權(quán)重，作為該訓練樣本對應的權(quán)重，具體包括： 確定該訓練樣本的預測結(jié)果與該訓練樣本的實際結(jié)果之間的偏差； 根據(jù)所述偏差、預設(shè)的最大偏差以及最小偏差，確定該訓練樣本對應的權(quán)重，其中，偏差與權(quán)重之間的關(guān)系滿足：在所述最大偏差與所述最小偏差之間，存在權(quán)重的最大值，在所述最大偏差和所述最小偏差處，權(quán)重取最小值。

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