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龙图腾网获悉宁夏电力能源科技有限公司申请的专利模型训练方法、装置、电子设备及可读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：CN119378709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411270444.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质是由侯凯;马波;王一波;付强;黄鸣宇;柳皓;霍耀佳;郝金鹏;李泽成;张晓;朱建军设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质。本申请的方法，依次将每个批次的多个样本数据输入教师模型，生成每个样本数据对应的伪标签；根据伪标签，确定在每个批次中每个预设类别的第一置信度阈值；根据多个样本数据、伪标签、预测结果和第一置信度阈值，生成教师模型对应的第一高置信度样本数据集和学生模型对应的第二高置信度样本数据集；基于第一高置信度样本数据集、第二高置信度样本数据集、伪标签和预测结果，确定正损失值和负损失值；基于正损失值和负损失值更新学生模型的参数；基于更新后的学生模型的参数更新教师模型的参数。采用教师‑学生模型和动态阈值的思想得到高质量的伪标签，完成语音识别测试时的自适应。

本发明授权模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取教师模型、学生模型、目标域内的多个批次的多个样本数据、多个预设类别和预设训练轮次，其中，样本数据为目标域内包含噪声的语音数据； 对于任一训练轮次，依次将每个批次的多个样本数据输入所述教师模型，生成每个样本数据对应的伪标签，其中，所述伪标签为所述教师模型预测的所述每个样本数据属于所述多个预设类别的置信度分布； 依次将所述每个批次的多个样本数据输入所述学生模型，生成所述每个样本数据对应的预测结果，其中，所述预测结果为所述学生模型预测的所述每个样本数据属于所述多个预设类别的置信度分布； 根据所述伪标签，确定在所述每个批次中每个预设类别的第一置信度阈值； 根据所述多个样本数据、所述伪标签、所述预测结果和所述第一置信度阈值，生成教师模型对应的第一高置信度样本数据集和学生模型对应的第二高置信度样本数据集； 基于所述第一高置信度样本数据集、所述第二高置信度样本数据集、所述伪标签和所述预测结果，确定正损失值和负损失值； 基于所述正损失值和所述负损失值更新学生模型的参数； 基于更新后的学生模型的参数更新教师模型的参数。

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