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龙图腾网获悉广州众诺微电子有限公司申请的专利特征提取模型训练方法、装置、存储介质及电子设备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：CN119513607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411650546.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权特征提取模型训练方法、装置、存储介质及电子设备是由张凯奇设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征提取模型训练方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种特征提取模型训练方法、装置、存储介质及电子设备。该方法中，电子设备获取样本脚本集；通过第一学习策略训练当前的待训练模型从样本脚本集提取特征，直至当前的待训练模型达到预设性能；通过第二学习策略训练当前的待训练模型从样本脚本集中提取特征；迭代上述步骤直至当前的待训练模型满足作为特征提取模型的迭代停止条件。如此，将模型的训练过程划分为不同的阶段，并在每个训练阶段采取不同的优化策略，使得模型能够更加灵活地适应训练数据的变化以降低过拟合的风险，从而能有效地跳出局部最优解，使得训练出的特征提取模型能够从脚本中提取有效的语义特征。

本发明授权特征提取模型训练方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本脚本集； 通过第一学习策略训练当前的待训练模型从所述样本脚本集提取特征，直至当前的待训练模型达到预设性能，包括： 根据当前的待训练模型处理所述样本脚本集得到的第一特征提取损失，以第一学习速率更新当前的待训练模型； 根据当前的待训练模型的已有权重，为当前的待训练模型生成新的权重； 迭代上述步骤直至当前的待训练模型达到预设性能； 通过第二学习策略训练当前的待训练模型从所述样本脚本集中提取特征，包括： 根据当前的待训练模型处理所述样本脚本集得到的第二特征提取损失，得到对应损失函数的梯度； 根据所述梯度生成当前的待训练模型的微调参数；并通过所述微调参数更新当前的待训练模型； 将当前的待训练模型进行权重剪枝； 根据当前的待训练模型处理所述样本脚本集得到的第三特征提取损失，以第二学习速率更新当前的待训练模型； 其中，所述第一学习策略的学习速率大于所述第二学习策略的学习速率； 迭代上述步骤直至当前的待训练模型满足作为所述特征提取模型的迭代停止条件。

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广州众诺微电子有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市高新技术产业开发区广州科丰路31号华南新材料创新园G10栋202房；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”。

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