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龙图腾网获悉北京芯联心科技发展有限公司申请的专利一种跨模态检索模型的训练方法、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：CN115221389B 。

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：202210925493.4，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权一种跨模态检索模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由马骏;杨涛;杨钰群;杨雅慧设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态检索模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种跨模态检索模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将每个样本对象的第一模态数据以及第二模态数据分别输入至初始模型中，得到每个样本对象在第一模态数据下表现出的第一模态特征以及每个样本对象在第二模态数据下表现出的第二模态特征；根据同一样本对象在不同模态数据下表现出的第一数据特征差异、多个样本对象中同类样本对象在不同模态数据下表现出的第二数据特征差异、多个样本对象中异类样本对象在不同模态数据下表现出的第三数据特征差异以及多个样本对象在不同模态数据下表现出的群体特征差异，对初始模型的模型参数进行调整，直至达到收敛。这样，本申请能够有效地提高跨模态检索模型的跨模态检索灵活度。

本发明授权一种跨模态检索模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨模态检索模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 针对同批次训练样本中包括的多个样本对象，将每个样本对象的第一模态数据输入至初始模型内的第一特征提取子网络中，得到所述第一特征提取子网络输出的每个样本对象在第一模态数据下表现出的第一模态特征； 将每个样本对象的第二模态数据输入至所述初始模型内的第二特征提取子网络中，得到所述第二特征提取子网络输出的每个样本对象在第二模态数据下表现出的第二模态特征； 根据每个样本对象的第一模态特征以及每个样本对象的第二模态特征，确定同一样本对象在不同模态数据下表现出的第一数据特征差异、所述多个样本对象中同类样本对象在不同模态数据下表现出的第二数据特征差异、所述多个样本对象中异类样本对象在不同模态数据下表现出的第三数据特征差异以及所述多个样本对象在不同模态数据下表现出的群体特征差异； 根据所述第一数据特征差异、所述第二数据特征差异、所述第三数据特征差异以及所述群体特征差异，对所述初始模型的模型参数进行调整，得到包括调整好的模型参数的跨模态检索模型； 其中，当所述第一模态数据与所述第二模态数据属于不同类型的数据时，则确定所述第一特征提取子网络与所述第二特征提取子网络在跨模态检索模型的模型训练过程中按照参数不共享的方式进行训练；当所述第一模态数据与所述第二模态数据属于数据参数不同的同一类型数据时，则确定所述第一特征提取子网络与所述第二特征提取子网络在跨模态检索模型的模型训练过程中按照参数共享的方式进行训练。

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