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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利基于知识蒸馏的模型训练方法、装置、设备及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：CN115358374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211004873.0，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于知识蒸馏的模型训练方法、装置、设备及存储介质是由彭奕设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于知识蒸馏的模型训练方法、装置、设备及存储介质，通过获取满足目标条件的第一模型和不满足目标条件的N个第二初始模型，根据训练样本集，得到N个第二标签概率集，对第二标签集进行处理，得到第二初始模型对应的第三标签概率集，根据基预先得到的第一标签概率集，以及第三标签概率集，得到N个第二初始模型对应的平均损失函数，根据个第二初始模型对应的损失函数，得到每个第二初始模型对应的目标损失函数，根据目标损失函数，得到N个满足目标条件的第二模型，在对第二模型进行训练时，将第二模型中的N个模型进行信息融合，使每个第二模型得到的信息更加全面，从而提高第二模型的性能。

本发明授权基于知识蒸馏的模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取满足目标条件的第一模型和不满足目标条件的N个第二模型，其中，N为大于1的整数；所述第一模型与所述第二模型用于声纹识别； 初始化得到N个不同的初始参数，为每个第二模型赋值一个初始参数，得到N个第二初始模型，将训练样本集输入至所述第二初始模型中，输出第二标签概率集，得到N个第二标签概率集，所述第二初始模型与第二标签概率集一一对应；所述第二标签概率集为声纹特征向量概率集； 对所述第二初始模型对应的第二标签概率集进行预处理，并将预处理结果输入至归一化层，输出所述第二初始模型对应的第三标签概率集；所述预处理是将第二标签概率集进行缩放；所述第三标签概率集为声纹特征向量概率集； 根据基于所述第一模型与所述训练样本集得到的第一标签概率集，以及第二初始模型对应的第三概率集之间出的差值，得到每个第二初始模型对应的损失函数，并构建N个第二初始模型对应的平均损失函数；所述第一标签概率集为声纹特征向量概率集； 基于所述平均损失函数与每个第二初始模型对应的损失函数，得到每个第二初始模型对应的目标损失函数，根据所述目标损失函数，对对应的第二初始模型进行训练，调整每个第二初始模型对应的初始参数，得到N个满足目标条件的第二模型； 所述基于所述平均损失函数与每个第二初始模型对应的损失函数，得到每个第二初始模型对应的目标损失函数，包括： 根据所述训练样本集与每个第二标签概率集，通过预设算法，构建第二初始模型对应的损失函数； 将平均损失函数与每个第二初始模型对应的损失函数进行求和，得到每个第二初始模型对应的目标损失函数； 将平均损失函数与每个第二初始模型对应的损失函数进行求和，得到每个第二初始模型对应的目标损失函数，包括： 获取所述平均损失函数与每个第二初始模型对应的损失函数的占比系数； 根据所述占比系数对所述平均损失函数与每个第二初始模型对应的损失函数进行加权求和，得到每个第二初始模型对应的目标损失函数。

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