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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116306822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310393441.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质是由瞿晓阳;王健宗;陈劲钢设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质，通过使用预设的图像生成器，生成M个样本图像，将M个样本图像输入第一模型与第二模型中获取第一特征矩阵与第二特征矩阵，通过预设核函数，对第二特征矩阵进行特征解耦，得到多特征第二特征矩阵，计算得到多特征第二特征矩阵中每一行的样本权重，根据样本权重，构建目标损失函数，对第二模型进行训练，生成目标模型，解决了数据样本较少的问题，根据每一样本图像中的样本权重，以及第一模型与第二模型输出特征的差异性构建第二模型对应的损失函数，计算样本权重，避免了生成的样本图像特征分布不均的问题，提高了生成的模型在应用时的的准确率。

本发明授权基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无知识蒸馏的模型生成方法，其特征在于，所述生成方法包括： 使用预设的图像生成器，生成M个样本图像，M为大于1的整数； 将所述M个样本图像输入至第一模型，获取每个样本图像中每个特征的第一特征张量，每个样本图像中所有特征的第一特征张量构成对应样本图像的第一特征矩阵； 将所述M个样本图像输入至第二模型，获取每个样本图像中每个特征的第二特征张量，每个样本图像中所有特征的第二特征张量构成对应样本图像的第二特征矩阵； 通过预设核函数，对所述第二特征矩阵进行特征解耦，得到多特征第二特征矩阵； 根据所述多特征第二特征矩阵中每一列特征之间的关联性函数，计算得到所述多特征第二特征矩阵中每一行的样本权重； 根据所述样本权重，以及所述第一特征矩阵与所述第二特征矩阵的差异表达式，构建目标损失函数； 根据所述目标损失函数，对所述第二模型进行训练，得到目标参数； 使用所述目标参数更新所述第二模型中的初始参数，生成目标模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。