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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置、电子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：CN114881129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210441633.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由李莹莹;蒋旻悦;杨喜鹏;孙昊设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、图像处理、计算机视觉等技术领域，具体涉及一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。具体实现方案为：获取用于模型训练的各个样本；将所获取的样本分别输入待训练的半监督模型，得到输出结果；利用所述输出结果与各个样本所具有的标签的差异，以及所述伪标签对应的损失权重，计算模型损失；基于所述模型损失调整所述半监督模型的模型参数，从而获得目标半监督模型。通过本方案，可以提升半监督模型的精度；并且，通过更为准确的模型损失，可以使得模型的收敛速度得到加快，降低针对计算资源的占用时长，从而节省模型训练时所利用的计算资源。

本发明授权一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括：获取用于模型训练的各个样本；其中，各个样本中的未标注的第一样本具有伪标签，且所述伪标签具有置信度；所述第一样本的伪标签为基于在线训练的伪标签生成模型所生成的；所述第一样本的获取方式包括：确定属于未标注的至少一个初始样本；利用预先训练的伪标签生成模型，生成所述初始样本的伪标签，从具有伪标签的初始样本中，选取所具有伪标签的置信度不低于第一阈值的初始样本，得到第一样本；其中，所述伪标签生成模型为利用属于标注的样本以及相对应标签训练得到的模型；各个样本的类型相同，任一样本的类型为图像类型或文本类型；将所获取的样本分别输入待训练的半监督模型，得到输出结果；确定所述第一样本的伪标签具有的置信度所位于的目标置信度区间；其中，所述目标置信度区间为第一置信度区间和第二置信度区间中的任一个，所述第一置信度区间对应的损失权重高于所述第二置信度区间对应的损失权重，且所述第一置信度区间对应的损失权重为1；所述第一置信度区间中的置信度均高于第二阈值，所述第二置信度区间中的置信度不低于所述第一阈值且不高于第二阈值，所述第二阈值高于所述第一阈值；将所述目标置信度区间对应的损失权重，确定为所述伪标签对应的损失权重；利用所述输出结果与各个样本所具有的标签的差异，以及所述伪标签对应的损失权重，计算模型损失；基于所述模型损失调整所述半监督模型的模型参数，从而获得目标半监督模型。

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