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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搜索模型的更新方法、装置、设备及计算机可读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：CN114330703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202111346487.5，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权搜索模型的更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由张斌杰;葛艺潇;李昱;徐敘远;王烨鑫;单瀛设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本搜索模型的更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种搜索模型的更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取当前线上使用的旧搜索模型、待部署上线的新搜索模型和训练数据，所述训练数据包括多个训练图像和各个训练图像对应的标签信息；利用所述旧搜索模型对所述多个训练图像进行特征提取，得到旧训练特征；利用所述训练数据和所述旧训练特征对所述新搜索模型进行免退化兼容训练，得到训练好的新搜索模型；将所述训练好的新搜索模型进行部署上线，并利用所述训练好的新搜索模型进行候选图像库的更新和图像搜索。通过本申请，能够缩短模型部署的等待周期，且能够保证搜索模型的预测准确性。

本发明授权搜索模型的更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种搜索模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前线上使用的旧搜索模型、待部署上线的新搜索模型和训练数据，所述训练数据包括多个训练图像和各个训练图像对应的标签信息； 利用所述旧搜索模型对所述多个训练图像进行特征提取，得到旧训练特征； 利用所述新搜索模型的新特征提取子模型对所述多个训练图像进行特征提取，得到新训练特征；利用所述新训练特征和所述旧训练特征构建多个新-旧正例对、多个新-新负例对和多个新-旧负例对； 基于所述新-旧正例对的第一点乘结果和所述新-旧负例对的第二点乘结果构建基准损失函数；基于所述新-新负例对的第三点乘结果对所述基准损失函数进行兼容性约束，得到所述新搜索模型的免退化兼容损失函数； 利用所述新训练特征和所述各个训练图像对应的标签信息确定所述新搜索模型的分类损失函数；基于所述免退化兼容损失函数和所述分类损失函数构建所述新搜索模型的损失函数； 基于所述新训练特征、所述旧训练特征和所述新搜索模型的损失函数对所述新搜索模型进行训练，得到训练好的新搜索模型；将所述训练好的新搜索模型进行部署上线，并利用所述训练好的新搜索模型进行候选图像库的更新和图像搜索。

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