支付宝(杭州)信息技术有限公司岳赟获国家专利权
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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利图像处理模型的训练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：CN116882478B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310882168.9，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权图像处理模型的训练方法及装置是由岳赟;蒋佳弟;叶至灵;高宁;刘永超;张科;娄寅设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像处理模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例披露一种图像处理模型的训练方法及装置，一种预测模型的训练方法及装置。其中图像处理模型的训练方法涉及的任一轮次迭代训练包括：先利用当前批次图像样本，确定图像处理模型在其当前的第一模型参数处的第一训练梯度；再基于该第一训练梯度，确定以第一模型参数为中心点且具有预设半径的邻域内，使得当前训练损失发生最大变化的参数变化量；接着，确定图像处理模型在第二模型参数处的第二训练梯度，该第二模型参数基于该第一模型参数偏移该参数变化量而得到；然后，对第一训练梯度，以及第二训练梯度减去该第一训练梯度的梯度差值进行加权求和，得到第三训练梯度；基于预设学习率和该第三训练梯度，更新该第一模型参数。
本发明授权图像处理模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像处理模型的训练方法，涉及对所述图像处理模型的多轮次迭代训练，其中任一轮次迭代训练包括： 利用当前批次图像样本，确定所述图像处理模型在其当前的第一模型参数处的第一训练梯度，具体包括：将其中各个图像样本分别输入所述图像处理模型，得到对应的图像处理结果，并基于所述图像处理结果和对应的样本标签，以及所述第一模型参数确定所述第一训练梯度； 基于所述第一训练梯度，确定以所述第一模型参数为中心点且具有预设半径的邻域内，使得当前训练损失发生最大变化的参数变化量； 确定所述图像处理模型在第二模型参数处的第二训练梯度，所述第二模型参数基于所述第一模型参数偏移所述参数变化量而得到； 对所述第一训练梯度，以及所述第二训练梯度减去所述第一训练梯度的梯度差值进行加权求和，得到第三训练梯度； 基于预设学习率和所述第三训练梯度，更新所述第一模型参数。
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