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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利媒体分类模型的训练方法、媒体数据分类方法和装置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：CN117093733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210504251.8，技术领域涉及：G06F16/45；该发明授权媒体分类模型的训练方法、媒体数据分类方法和装置是由郭卉设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本媒体分类模型的训练方法、媒体数据分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种媒体分类模型的训练方法，包括：获取样本媒体数据、样本模态信息、以及样本媒体数据所属的分类标签；通过待训练的媒体分类模型，对样本媒体数据的样本媒体隐特征进行特征转换，得到样本辅助隐特征，根据样本媒体隐特征和样本辅助隐特征进行分类，得到第一预测结果；通过待训练的媒体分类模型，对样本模态信息的样本模态特征进行特征转换，得到模态参考特征，基于模态参考特征进行分类，得到第二预测结果；根据第一预测结果、第二预测结果分别与分类标签间的差异，及样本辅助隐特征与模态参考特征间的差异，构建训练损失函数，以对待训练的媒体分类模型进行训练。通过训练得到的媒体分类模型进行分类时可以提高分类准确性。

本发明授权媒体分类模型的训练方法、媒体数据分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种媒体分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括样本媒体数据、与所述样本媒体数据对应的样本模态信息、以及所述样本媒体数据所属的分类标签；所述样本模态信息是从另一个角度给出且与所述样本媒体数据内容存在关联的信息；通过待训练的媒体分类模型中的第一网络结构，对所述样本媒体数据的样本媒体隐特征进行特征转换，得到样本辅助隐特征，根据所述样本媒体隐特征和样本辅助隐特征进行分类，得到第一预测结果；通过所述待训练的媒体分类模型中的第二网络结构，对所述样本模态信息的样本模态特征进行特征转换，得到模态参考特征，基于所述模态参考特征进行分类，得到第二预测结果；根据所述第一预测结果、第二预测结果分别与所述分类标签间的差异，及所述样本辅助隐特征与所述模态参考特征间的差异，构建训练损失函数；通过所述训练损失函数对所述待训练的媒体分类模型进行训练，在达到训练停止条件时停止，得到训练完成的媒体分类模型。

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