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龍圖騰網獲悉蘇州元腦智能科技有限公司申請的專利模型訓練方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品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：CN120409741B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510896704.X，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權模型訓練方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品是由王冠;李銳;張卉設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品在說明書摘要公布了：本申請公開了模型訓練方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品，涉及人工智能技術領域，本申請的方法中，在當前訓練迭代結束時，基于當前訓練迭代得到的第一模型參數，可以確定第一模型參數的誤差度。進而，在誤差度較大時，可以給第一模型參數較小的參數權重，以及在誤差度較小時，可以給第一模型參數較大的參數權重。這樣，在當前訓練迭代的參數更新方向或更新幅度不正確時，可以降低當前訓練迭代對整個模型訓練過程的影響，進而，在模型訓練過程中，可以始終按照正確的參數更新方向或更新幅度對模型參數進行更新，避免了因模型訓練過程波動導致的模型訓練時間增長的問題，因此，即使在硬件資源有限的情況下，也可以大大提高模型訓練效率。

本發明授權模型訓練方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 使用模型訓練數據對被訓練模型進行訓練，所述模型訓練數據包括圖像數據和文本數據中的至少一種； 獲取模型訓練信息，所述模型訓練信息包括在當前訓練迭代結束時得到的所述被訓練模型的第一模型參數； 確定所述第一模型參數的誤差度，所述誤差度表征所述第一模型參數的波動程度和偏差程度； 基于所述誤差度，確定所述第一模型參數的參數權重，所述參數權重表征所述第一模型參數在模型訓練過程中的重要程度，其中，所述誤差度越大，所述參數權重越小； 依據所述參數權重，對所述第一模型參數進行更新，得到第二模型參數，并將所述第二模型參數作為下一訓練迭代的初始模型參數； 若所述誤差度大于第一穩健度閾值，則基于所述當前訓練迭代的第一學習率，得到第二學習率，并將所述第二學習率作為所述下一訓練迭代的學習率，其中，所述第二學習率小于所述第一學習率； 若所述誤差度小于第二穩健度閾值，則基于所述當前訓練迭代的第一學習率，得到第三學習率，并將所述第三學習率作為所述下一訓練迭代的學習率，其中，所述第三學習率大于所述第一學習率。

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蘇州元腦智能科技有限公司，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市吳中經濟開發區綜保區經一路1號8幢；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”。