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龙图腾网获悉中国第一汽车股份有限公司申请的专利一种神经网络模型的训练方法、装置、电子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：CN114898454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210609065.0，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及介质是由金百鑫;尚秉旭;陈志新;刘洋;王洪峰;张勇;何柳;张中举;许朝文设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：将预先采集到的多张图片划分为N个类型；将N个类型中的其中一个类型作为当前基准类型；并在当前基准类型的图片中提取出一张图片作为当前基准图片；基于当前基准图片和当前基准类型中的图片以及当前基准类型以外的类型中的图片，构建一个当前阳性样本对和一个当前阴性样本对；基于当前阳性样本对和当前阴性样本对，对待训练的神经网络模型进行训练。本申请实施例能够自适应对比损失，在具有不同相似性的样本之间保持不同程度的分离，在青光眼筛查的识别场景中可以提高模型的识别能力，从而可以达到更好的训练效果。

本发明授权一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 若待训练的神经网络模型不满足预先确定的收敛条件，则将预先采集到的多张图片划分为N个类型；其中，N为大于1的自然数； 将所述N个类型中的其中一个类型作为当前基准类型；并在所述当前基准类型的图片中提取出一张图片作为当前基准图片； 基于所述当前基准图片和所述当前基准类型中的图片以及所述当前基准类型以外的类型中的图片，构建一个当前阳性样本对和一个当前阴性样本对； 基于所述当前阳性样本对和所述当前阴性样本对，对待训练的神经网络模型进行训练，重复执行上述操作，直到所述待训练的神经网络模型满足所述收敛条件； 所述基于所述当前阳性样本对和所述当前阴性样本对，对待训练的神经网络模型进行训练，包括： 基于所述当前阳性样本对和当前次训练以前的阳性样本对，以及所述当前阴性样本对和当前次训练以前的阴性样本对，构建待训练的卷积神经网络在当前次训练中所对应的损失函数，具体公式为： 其中，表示所述当前基准图片，表示所述阳性样本对的自适应权重，表示当前阳性图片，表示阳性样本对集合，表示所述当前基准图片与所述当前阳性图片之间的余弦相似性值，表示所述阳性样本对的参数值，表示当前阴性图片，表示阴性样本对集合；表示所述当前基准图片与所述当前阴性图片之间的余弦相似性值；表示所述阴性样本对的自适应权重；表示所述阴性样本对的参数值； 基于所述待训练的卷积神经网络在当前次训练中所对应的损失函数对所述待训练的卷积神经网络进行训练；重复执行上述操作，直到所述待训练的卷积神经网络满足对应的收敛条件； 基于所述当前基准图片构建所述待训练的分类器在当前次训练中所对应的损失函数； 基于所述待训练的分类器在当前次训练中所对应的损失函数对所述待训练的分类器进行训练；重复执行上述操作，直到所述待训练的分类器满足对应的收敛条件。

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