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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法、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：CN114332469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202110975270.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权模型训练方法、装置、设备及存储介质是由刘松涛;李蓝青设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一训练图数据和N组超参，第一训练图数据包括R个数据对，每个数据对由图网络中的一个中心节点的第一特征信息和中心节点的一个邻居图节点的第一特征信息组成；将第一训练图数据分别输入N组超参中每一组超参下的生成器中，以使生成器学习在给定中心节点的特征条件下中心节点的邻居节点的特征概率分布，得到N组超参中每一组超参下训练后的生成器；从N组超参下训练后的生成器中，确定出目标生成器，目标生成器用于生成第二抽样样本，第二抽样样本用于训练预设的图神经网络模型，解决了模型在训练时由于缺少样本而过拟合的问题，提升模型的鲁棒性和泛化性。

本发明授权模型训练方法、装置、设备及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，应用于人工智能制药领域，所述方法包括： 获取第一训练图数据和N组超参数，所述第一训练图数据包括R个数据对，每个数据对由图网络中的一个中心节点的第一特征信息和所述中心节点的一个邻居节点的第一特征信息组成，利用已收集完成的药物数据，学习不同官能团附近的结构和特征信息，总结出药物分子局部结构的信息，所述N、R均为正整数； 将所述第一训练图数据分别输入所述N组超参数中每一组超参数下的生成器中，以使所述生成器学习在给定中心节点的特征条件下所述中心节点的邻居节点的特征概率分布，得到所述N组超参数中每一组超参数下训练后的生成器； 针对所述N组超参数中的每一组超参数，使用该组超参数下训练后的生成器进行抽样，得到该组超参数下训练后的生成器输出的第一抽样样本，并使用该组超参数下训练后的生成器输出的第一抽样样本，对预设的第一预测模型进行训练，得到该组超参数对应的训练后的第一预测模型； 分别确定每一组超参数对应的训练后的第一预测模型的预测准确度，并将预测准确度最高的第一预测模型所对应的一组超参数下训练后的生成器，确定为目标生成器，所述目标生成器用于生成第二抽样样本，所述第二抽样样本用于训练预设的图神经网络模型。

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