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龙图腾网获悉阿波罗智联(北京)科技有限公司申请的专利模型训练方法、装置及电子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：CN115423094B 。

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：202211210701.9，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权模型训练方法、装置及电子设备是由夏春龙设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取目标场景下的第一数据集，第一数据集包括目标场景下的M个历史多媒体数据；基于第一预测数据，确定M个历史多媒体数据对应的M个第一采样概率，第一预测数据为基于第一训练数据集对第一模型进行第K次迭代训练中输出的预测数据，第一训练数据集包括从所述第一数据集中选取的历史多媒体数据；基于M个第一采样概率，从第一数据集中选取N个历史多媒体数据，得到第二训练数据集；基于第二训练数据集，对第一模型进行第K+1次迭代训练，得到第二预测数据；基于第二预测数据，确定目标模型。

本发明授权模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 获取目标场景下的第一数据集，所述第一数据集包括所述目标场景下的M个历史多媒体数据，M为大于1的整数； 基于第一预测数据，确定所述M个历史多媒体数据对应的M个第一采样概率，所述第一预测数据为基于第一训练数据集对第一模型进行第K次迭代训练中输出的预测数据，所述第一训练数据集包括从所述第一数据集中选取的历史多媒体数据，所述第一采样概率指示所述历史多媒体数据在所述第一数据集中被选取的概率，K为正整数； 基于所述M个第一采样概率，从所述第一数据集中选取N个历史多媒体数据，得到第二训练数据集，N为大于1的整数； 基于所述第二训练数据集，对所述第一模型进行第K+1次迭代训练，得到第二预测数据； 基于所述第二预测数据，确定由所述第一模型训练得到的目标模型，所述目标模型用于对所述目标场景下的多媒体数据进行处理； 所述第二训练数据集还包括所述第二训练数据集中历史多媒体数据的第二标识数据，所述基于所述第二预测数据，确定由所述第一模型训练得到的目标模型，包括： 基于所述第二预测数据和所述第二标识数据，确定所述第一模型在第K+1次迭代训练中的网络损失值； 基于所述网络损失值，更新所述第一模型的网络参数； 在基于所述网络损失值确定满足第一预设条件的情况下，基于第K+1次迭代训练中更新后的所述第一模型，确定所述目标模型； 其中，所述第一预设条件包括以下至少一项： 所述网络损失值小于或等于第一预设阈值； 所述第一模型的迭代次数大于或等于第二预设阈值。

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