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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机器学习模型训练方法、装置和计算机可读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：CN110852446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：201911107807.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习模型训练方法、装置和计算机可读存储介质是由刘紫薇;宋辉;吕培立;董井然;陈守志设计研发完成，并于2019-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型训练方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种机器学习模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，方法包括：获取待训练的机器学习模型的源域样本数据和目标域样本数据；确定目标域样本数据和源域样本数据之间的分布密度比；根据分布密度比确定各源域样本数据分别对应的源域样本权重；根据源域样本数据和目标域样本数据得到训练样本数据，并根据源域样本权重和目标域样本数据分别对应的目标域样本权重确定训练样本数据分别对应的训练样本权重；按照训练样本权重训练训练样本数据，在满足训练结束条件时，得到训练完成的机器学习模型。本申请提供的方案可以提高训练得到的机器学习模型的性能。

本发明授权机器学习模型训练方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型训练方法，包括：获取待训练的机器学习模型的源域样本数据和目标域样本数据；确定所述目标域样本数据和所述源域样本数据之间的分布密度比，所述分布密度比用于表征所述目标域样本数据和所述源域样本数据的数据分布差异；对所述分布密度比进行归一化处理，得到各所述源域样本数据分别对应的源域样本权重；根据所述源域样本数据和所述目标域样本数据得到训练样本数据；确定所述源域样本数据对应的源域权重平衡因子和所述目标域样本数据对应的目标域权重平衡因子，所述源域权重平衡因子表示所述源域中数据的模型贡献度，所述目标域权重平衡因子表示所述目标域中数据的模型贡献度；根据所述源域权重平衡因子和所述源域样本权重的乘积，得到所述训练样本数据中源域样本数据的源域样本权重；根据所述目标域权重平衡因子和所述目标域样本数据对应目标域样本权重的乘积，得到所述训练样本数据中所述目标域样本数据的目标域样本权重；根据所述源域样本权重和所述目标域样本权重得到所述训练样本数据的训练样本权重；按照所述训练样本权重训练所述训练样本数据，在满足训练结束条件时，得到训练完成的机器学习模型。

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