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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：CN115115058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210374553.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权模型训练方法、装置、设备及介质是由黄志超;樊艳波;张卫忠;张勇;王珏设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、设备及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、设备及介质，涉及机器学习领域。该方法包括：从样本数据集中提取出本轮输入样本和本轮输出样本；通过机器学习模型对本轮输入样本和上一轮对抗噪声进行数据处理，得到本轮预测样本；通过本轮输出样本和本轮预测样本之间的损失值更新上一轮对抗噪声，得到本轮对抗噪声；根据本轮对抗噪声、本轮输入样本和本轮输出样本更新机器学习模型的上一轮模型参数，得到本轮模型参数；迭代上述四个步骤，直至满足训练完成条件，完成对机器学习模型的训练；其中，在第1轮迭代中，上一轮对抗噪声是初始化的对抗噪声；在第i轮迭代中，上一轮对抗噪声是第i‑1轮迭代中的本轮对抗噪声。本申请可以提高模型的鲁棒性。

本发明授权模型训练方法、装置、设备及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，所述方法由计算机设备执行，所述方法包括： 从样本数据集中提取出本轮输入样本和本轮输出样本，所述本轮输入样本为样本图像，所述本轮输出样本为所述样本图像对应的图像类别标签； 通过机器学习模型对所述本轮输入样本和上一轮对抗噪声进行数据处理，得到本轮预测样本； 确定所述本轮输出样本和所述本轮预测样本之间的损失值； 确定所述损失值的梯度在对抗噪声维度上的噪声分量； 通过所述噪声分量更新上一轮动量参数，得到本轮动量参数，所述本轮动量参数用于表示所述上一轮对抗噪声的衰减率；其中，所述本轮动量参数与所述损失值的梯度呈正比； 根据所述本轮动量参数计算自适应步长，所述自适应步长与所述本轮动量参数呈反比； 通过所述噪声分量，计算所述自适应步长和所述上一轮对抗噪声的和，得到本轮对抗噪声；其中，每一轮对抗噪声经过下采样后存储； 根据所述本轮对抗噪声、所述本轮输入样本和所述本轮输出样本更新所述机器学习模型的上一轮模型参数，得到本轮模型参数； 迭代上述步骤，直至满足训练完成条件，完成对所述机器学习模型的训练； 其中，在第1轮迭代中，所述上一轮对抗噪声是初始化的对抗噪声；在第i轮迭代中，所述上一轮对抗噪声是第i-1轮迭代中的本轮对抗噪声，i为大于1的整数。

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