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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利一种模型训练和数据分析的方法、装置、存储介质及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：CN115563366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211160077.6，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权一种模型训练和数据分析的方法、装置、存储介质及设备是由刘操;霍英涛;陈见耸;杨帆;蔡勋梁;万广鲁;张伟鹏设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练和数据分析的方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种模型训练和数据分析的方法、装置、存储介质及设备。该模型训练的方法包括：将样本数据输入待训练的分析模型中，通过各类型数据对应的特征提取层，确定各类型数据的数据特征，并根据各类型数据的数据特征，得到各类型的数据对应的分析结果，确定在分析模型训练时各类型的数据对应的梯度信息，通过特征融合层，将各类型数据的数据特征进行融合，得到融合特征，进而得到综合分析结果，根据综合分析结果和样本数据对应的标签之间的偏差，确定在分析模型训练时所有类型的数据所产生的融合梯度信息，并将融合梯度信息作为梯度标签，以最小化各类型数据对应的梯度信息与梯度标签之间的偏差为优化目标，对分析模型进行训练。

本发明授权一种模型训练和数据分析的方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括： 获取样本数据，其中，所样本数据中包含有至少两种类型的数据，所述样本数据的类型至少包括文本数据、图像数据、音频数据； 将所述样本数据输入待训练的分析模型中，以针对所述样本数据中包含的每种类型的数据，通过该类型的数据对应的特征提取层，确定该类型的数据的数据特征，并根据该类型的数据的数据特征，得到该类型的数据对应的分析结果，以及根据该类型的数据对应的分析结果和所述样本数据对应的标签之间的偏差，确定在所述分析模型训练时该类型的数据所产生的梯度信息，作为该类型的数据对应的梯度信息； 通过所述分析模型中的特征融合层，将各类型的数据的数据特征进行融合，得到融合特征，并根据所述融合特征，得到综合分析结果，以及根据所述综合分析结果和所述样本数据对应的标签之间的偏差，确定在所述分析模型进行训练时所述样本数据中包含的所有类型的数据所产生的梯度信息，作为融合梯度信息； 将所述融合梯度信息作为梯度标签，并以最小化该类型的数据对应的梯度信息与所述梯度标签之间的偏差为优化目标，对所述分析模型进行训练；通过所述分析模型中的特征融合层，将各类型的数据的数据特征进行融合，得到融合特征，具体包括： 在所述样本数据包含的各类型数据中选取出指定类型的数据，作为第一类型数据，并将所述样本数据中除所述第一类型数据外的其他类型数据，作为第二类型数据； 针对每种第二类型数据，根据所述第一类型数据对应的数据特征，以及该第二类型数据对应的数据特征，确定该第二类型数据对应的特征转换参数； 通过所述特征转换参数，对该第二类型数据对应的数据特征进行转换，得到该第二类型数据对应的转换后特征； 根据所述第一类型数据对应的数据特征，以及每种第二类型数据对应的转换后特征，确定所述融合特征。

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