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龙图腾网恭喜百果园技术(新加坡)有限公司申请的专利一种基于类增量学习模型的数据处理方法及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：CN114021622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111202987.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于类增量学习模型的数据处理方法及装置是由易帆设计研发完成，并于2021-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类增量学习模型的数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于类增量学习模型的数据处理方法及装置。本申请实施例提供的技术方案通过在原有第一标签识别模型的基础上添加第二标签参数得到第二标签识别模型，并利用第一标签数据和第二标签数据对第二标签识别模型进行训练，在保证旧标签识别能力的情况下，实现更对新标签识别能力的覆盖，有效减少模型训练的复杂度和训练耗时，保证第二标签识别模型相对于原先的第一标签识别模型偏移不会过大，进而保证了对原先的第一标签数据的识别效果，提高对标签类别的识别效果。

本发明授权一种基于类增量学习模型的数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于类增量学习模型的数据处理方法，其特征在于，包括：获取待审核的待处理数据，所述待处理数据包括音频、视频和图片中的一种；将待处理数据输入至第二标签识别模型，由所述第二标签识别模型输出所述待处理数据对应的数据标签类别，所述第二标签识别模型通过在第一标签识别模型中添加第二标签参数，并利用第一标签数据和第二标签数据进行训练得到，所述第一标签识别模型基于所述第一标签数据进行训练得到；从所述待处理数据中，筛选出所述数据标签类别与设定的目标类别一致的目标数据；其中，所述第二标签识别模型的训练过程包括：在设置有第一参数的所述第一标签识别模型中添加所述第二标签参数，得到所述第二标签识别模型，所述第二标签识别模型的第二参数包括所述第一参数和所述第二标签参数，所述第一参数包括骨干网络参数和第一标签参数；固定所述骨干网络参数和所述第一标签参数，利用第二标签数据对所述第二标签识别模型进行热身初始化，以对所述第二标签参数进行优化；利用所述第一标签数据和所述第二标签数据，根据设定的模型损失函数对所述第二标签识别模型进行训练，以对所述第二参数进行优化，所述设定的模型损失函数包括分类网络损失函数、旧模型约束蒸馏损失函数和新旧模型参数约束损失函数，其中，所述第二标签识别模型输出的标签类别中，第一标签数据对应的第一标签类别参与旧模型约束蒸馏损失函数的计算，所述旧模型约束蒸馏损失函数为带有温度系数调节的交叉熵损失函数，并且所述温度系数随着训练的进行减小。

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