阿里巴巴(中国)有限公司张珍茹获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及计算机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：CN115018043B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210461145.6，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备是由张珍茹;徐海洋;谭传奇;黄松芳设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。其中，该方法包括：获取初始任务模型，其中，初始任务模型包括预训练模型以及一组前缀参数，前缀参数为初始任务模型的超参数，用于使初始任务模型适配不同任务；基于训练样本数据对初始任务模型进行训练，得到初始任务模型中与前缀参数对应的目标权重，其中，训练样本数据与目标任务对应；基于目标权重及初始任务模型，确定目标任务模型。本发明解决了添加前缀的预训练模型由于前缀过长或者过短导致模型出现过拟合或者欠拟合的技术问题。
本发明授权模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备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： 获取初始任务模型，其中，所述初始任务模型包括预训练模型以及一组前缀参数，所述前缀参数为所述初始任务模型的超参数，用于使所述初始任务模型适配不同任务； 基于训练样本数据对所述初始任务模型中与所述前缀参数对应的待定权重以及所述前缀参数进行训练，得到所述初始任务模型中与所述前缀参数对应的目标权重，其中，所述训练样本数据与目标任务对应，所述待定权重基于所述预训练模型确定； 基于所述目标权重及所述初始任务模型，确定目标任务模型； 所述预训练模型包括：预训练图像识别模型； 其中，在所述预训练模型包括多个网络层的情况下，所述基于训练样本数据对所述初始任务模型中与所述前缀参数对应的待定权重进行训练，包括： 确定任意一个所述前缀参数对应的目标网络层，其中，所述目标网络层为所述预训练模型包括的多个网络层之一； 基于所述目标网络层的上一网络层，构建所述待定权重。
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