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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一种回归模型训练方法、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：CN114417945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202011072844.9，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种回归模型训练方法、装置、设备及存储介质是由方俊;林炳怀设计研发完成，并于2020-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种回归模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种回归模型训练方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取用于对预设模型进行训练的目标函数，所述目标函数中包括基于目标约束条件生成的约束调整项；获取目标样本集合；通过所述预设模型对所述目标样本集合中的至少一个目标样本进行标签预测，得到所述至少一个目标样本的预测标签；基于所述目标样本集合中所述至少一个目标样本的真实标签以及所述至少一个目标样本的预测标签，确定所述约束调整项的值；基于所述约束调整项的值，确定所述目标函数的函数值；基于所述目标函数的函数值对所述预设模型的模型参数进行更新。本申请能够使得训练得到的模型的预测效果与约束条件相匹配，并且具有通用性。

本发明授权一种回归模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种回归模型训练方法，其特征在于，所述回归模型为用于作文打分的打分模型，或用于语言发音评测打分的打分模型，所述方法包括： 获取用于对预设模型进行训练的目标函数，所述目标函数中包括基于目标约束条件生成的约束调整项；所述目标约束条件包括方差约束条件，所述约束调整项包括基于所述方差约束条件生成的方差约束调整项； 获取目标样本集合，所述目标样本集合中包括至少一个目标样本以及所述至少一个目标样本的真实标签； 通过所述预设模型对所述至少一个目标样本进行标签预测，得到所述至少一个目标样本的预测标签； 基于所述目标样本集合中所述至少一个目标样本的真实标签以及所述至少一个目标样本的预测标签，确定所述约束调整项的值；所述基于所述目标样本集合中所述至少一个目标样本的真实标签以及所述至少一个目标样本的预测标签，确定所述约束调整项的值包括： 基于所述目标样本集合中各目标样本的真实标签，计算各目标样本的真实标签的均值；对于每个目标样本，确定所述目标样本的真实标签与所述目标样本的预测标签的差值为第一差值，以及确定所述目标样本的真实标签与所述各目标样本的真实标签的均值的差值为第二差值；将所述第一差值和所述第二差值的乘积确定为与所述目标样本对应的方差约束调整子项的值；对各目标样本对应的方差约束调整子项的值进行求和，得到第一数值；基于对所述第一数值取绝对值后得到的数值计算所述方差约束调整项的值； 基于所述约束调整项的值，确定所述目标函数的函数值； 基于所述目标函数的函数值对所述预设模型的模型参数进行更新。

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