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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利特征表示模型的损失函数构建方法、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：CN116776931B 。

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：202310732284.2，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权特征表示模型的损失函数构建方法、装置、设备及介质是由王俊设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征表示模型的损失函数构建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能以及智慧医疗领域，公开了一种特征表示模型的损失函数构建方法，包括：获取训练数据并输入编码器，得到训练数据对应的隐变量的概率分布；在概率分布中采样得到采样向量并输入解码器，得到训练数据对应的重构数据；计算训练数据以及重构数据的重构损失；计算概率分布与先验分布的对比损失；计算概率分布与先验分布的一致性损失；利用重构数据生成多个样本，计算所有样本对之间的边缘距离，并根据边缘距离计算边缘距离损失；根据重构损失、对比损失、一致性损失以及边缘距离损失，确定总损失函数。本申请的方法解决了现有损失函数中噪声分布导致的偏差，归一化指数函数的不稳定性，数据增强或掩码策略的设计难度等缺陷。

本发明授权特征表示模型的损失函数构建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种特征表示模型的损失函数构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据，并将所述训练数据输入编码器，得到所述训练数据对应的隐变量的概率分布；所述训练数据为图像或文本； 在所述概率分布中采样得到采样向量，并将所述采样向量输入解码器，得到所述训练数据对应的重构数据； 计算所述训练数据以及所述重构数据之间的重构损失； 计算所述概率分布与先验分布之间的对比损失； 计算所述概率分布与所述先验分布之间的一致性损失； 在所述重构数据对应的条件分布中采样，得到多个样本；提取多个样本中的所有正样本对，并分别计算每对正样本对之间的相似度；提取多个样本中的所有负样本对，并分别计算每对负样本对之间的相似度；分别根据每个正样本对之间的相似度以及每个负样本对之间的相似度，确定所述正样本对与所述负样本对之间的边缘距离；对所有所述边缘距离求均值，并将所述均值作为边缘距离损失；其中：分别将每个正样本对作为待计算正样本对，并确定所述待计算正样本对所对应的多个待计算负样本对，其中，所述待计算正样本对以及所述待计算负样本对中存在相同的样本；计算所述待计算正样本对之间的相似度与每个所述待计算负样本对之间的相似度的差值，并计算所述差值与预设超参数之间的和值；若所述和值大于0，则确定所述待计算正样本对与所述待计算负样本对之间的边缘距离为所述和值；否则确定所述待计算正样本对与所述待计算负样本对之间的边缘距离为0； 根据所述重构损失、所述对比损失、所述一致性损失以及所述边缘距离损失，确定总损失函数，根据所述总损失函数对应的总损失值，调整所述编码器的参数以及所述解码器的参数，并返回至所述将所述训练数据输入编码器的步骤，直至所述总损失值满足预设优化条件或调整参数次数达到预设循环次数。

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