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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種模型訓練方法、系統及存儲介質和終端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：CN115563203B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202110747436.7，技術領域涉及：G06F16/27；該發明授權一種模型訓練方法、系統及存儲介質和終端設備是由康洋設計研發完成，并于2021-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型訓練方法、系統及存儲介質和終端設備在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種模型訓練方法、系統及存儲介質和終端設備，應用于基于人工智能的信息處理技術領域。模型訓練系統會確定初始訓練模型包括特征操作層及其輸出連接的偽量化算子及確定訓練樣本，這樣模型訓練的后向傳播過程中，根據偽量化操作的計算值、特征操作層中的第一待學習參數和訓練樣本中的標注信息計算損失函數，并根據損失函數的梯度來調整第一待學習參數。由于計算損失函數的梯度的過程是對損失函數求導的過程，而計算損失函數涉及到的偽量化操作的計算值隨著特征操作層輸出的特征信息的變化曲線是平滑的，進而保證了損失函數的梯度計算的準確性，保證了損失函數的梯度能夠正常傳播，從而保證了模型訓練的穩定性。

本發明授權一種模型訓練方法、系統及存儲介質和終端設備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： 確定初始訓練模型及確定訓練樣本，所述初始訓練模型包括多個特征操作層，每個所述特征操作層的輸出連接偽量化算子，所述偽量化算子用于對所述特征操作層輸出的特征信息進行偽量化操作，所述訓練樣本中包括樣本的標注信息； 計算與所述初始訓練模型相關的損失函數，所述損失函數中包括所述樣本的標注信息、特征操作層中的第一待學習參數與所述偽量化操作的計算值之間的計算式，所述偽量化操作的計算值隨著所述特征操作層輸出的特征信息的變化曲線是平滑的；其中，所述偽量化操作的計算值通過以下方式得到：計算基于所述特征操作層輸出的特征信息的第一計算值；將所述第一計算值作為S型函數的輸入值，得到S型函數值；根據所述S型函數值、所述偽量化操作對輸入數值的量化范圍及所述偽量化操作涉及的量化參數，得到所述偽量化操作的計算值； 計算所述損失函數的梯度； 根據所述損失函數的梯度調整所述特征操作層中第一待學習參數的參數值，以得到最終的訓練模型； 當所述訓練模型用于根據用戶語音數據來確定用戶屬性時，所述訓練樣本中包括語音樣本及其對應的用戶屬性標注；通過所述訓練模型的特征提取模塊提取輸入的用戶語音數據的特征信息，所述訓練模型的業務操作模塊用于根據用戶語音數據的特征信息對用戶屬性進行分類； 當所述訓練模型用于檢測圖像中的特定目標時，所述訓練樣本中包括樣本圖像及特定目標的位置標注信息；通過所述訓練模型的特征提取模塊提取輸入的待檢測圖像的特征信息，所述訓練模型的業務操作模塊用于根據待檢測圖像的特征信息檢測特定目標的位置信息。

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