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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种模型训练方法、影像分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及图像处理领域。该方法包括：对于每个第二分割模型，将当前轮迭代训练结束时的第一子参数与该第二分割模型的第二子参数聚合，获得下一轮迭代训练所基于的第二解码器参数；将各第二分割模型在下一轮迭代训练结束时的第二子参数、以及第一分割模型在当前轮迭代训练结束时的第一子参数进行聚合，获得下一轮迭代训练所基于的第一解码器参数。本申请实施例确保各个第二分割模型的参数个性化，并兼顾第一分割模型和第二分割模型之间的通用知识共享。

主权项：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述神经网络模型包括第一分割模型和至少一个第二分割模型，所述第一分割模型的每个第一训练样本包括目标对象的全模态的影像数据，所述第二分割模型的每个第二训练样本包括目标对象的部分模态的影像数据；所述方法包括：获取在当前轮迭代训练结束时，所述第一分割模型的第一解码器参数以及各所述第二分割模型的第二解码器参数；对于每个第二分割模型，根据最近目标轮迭代中的每一轮迭代结束时的第一梯度与第二梯度间的相似性，确定所述第一解码器参数中参与聚合的第一子参数和所述第二解码器参数中参与聚合的第二子参数；其中，所述第一梯度为所述第一解码器的第一解码器参数的更新梯度，所述第二梯度为所述第二解码器的第二解码器参数的更新梯度；对于每个第二分割模型，将当前轮迭代训练结束时的第一子参数与该第二分割模型的第二子参数聚合，获得下一轮迭代训练所基于的第二解码器参数，以基于获得的该第二解码器参数和该第二分割模型的各第二训练样本，对该第二分割模型进行一轮训练，获得下一轮迭代训练结束时的第二解码器参数；将各第二分割模型在下一轮迭代训练结束时的第二子参数以及第一分割模型在当前轮迭代训练结束时的第一子参数进行聚合，获得下一轮迭代训练所基于的第一解码器参数，以基于获得的该第一解码器参数和各第一训练样本，对第一分割模型进行一轮训练，获得下一轮迭代训练结束时的第一解码器参数；其中，将最后一轮迭代结束时的第一分割模型作为第一影像分割模型，将最后一轮迭代结束时的第二分割模型作为第二影像分割模型。

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