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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法和装置、电子设备、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：CN115205546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210908877.5，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权模型训练方法和装置、电子设备、存储介质是由李泽远;王健宗;曹康养设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法和装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了模型训练方法和装置、电子设备、存储介质，属于人工智能技术领域。该模型训练方法包括：获取待训练的原始图像数据，并获取服务器端发送的原始模型的原始训练参数；通过原始模型对原始图像数据进行标签预测得到预测标签，通过原始模型对原始图像数据进行特征提取得到初步图像特征；对初步图像特征进行投影聚类处理，得到域标签和域组合标签；根据域标签和域组合标签计算距离损失函数；根据预设的交叉熵损失函数和距离损失函数更新第一、二原始网络参数得到第一、二目标参数；将第一、二目标参数发送给服务器端，使服务器端更新原始模型得到全局模型。本申请实施例基于联邦学习进行模型训练可以提高模型的训练效率和准确率。

本发明授权模型训练方法和装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，应用于客户端，其特征在于，所述模型训练方法包括：获取待训练的原始图像数据，并获取服务器端发送的原始模型的原始训练参数；其中，所述原始图像数据是无标注数据，所述原始训练参数包括所述原始模型的第一原始网络参数、第二原始网络参数、聚类数量；将所述原始图像数据输入所述原始模型，通过所述原始模型对所述原始图像数据进行标签预测得到预测标签，通过所述原始模型对所述原始图像数据进行特征提取得到初步图像特征；对所述初步图像特征进行投影聚类处理，得到域标签和域组合标签；其中，域标签和域组合标签的数量均为第一数量，且所述第一数量等于所述聚类数量，所述域组合标签包括预设系数；根据所述域标签和所述域组合标签计算距离损失函数；根据预设的交叉熵损失函数和所述距离损失函数更新所述第一原始网络参数得到第一目标参数，根据所述交叉熵损失函数和所述距离损失函数更新所述第二原始网络参数得到第二目标参数；其中，所述交叉熵损失函数由所述预测标签进行预先构建得到；将所述第一目标参数和所述第二目标参数发送给所述服务器端；其中，所述第一目标参数和所述第二目标参数用于所述服务器端更新所述原始模型得到全局模型；其中，所述对所述初步图像特征进行投影聚类处理，得到域标签和域组合标签，包括：将所述初步图像特征映射到同一维度，得到投影特征；其中，所述根据所述域标签和所述域组合标签计算距离损失函数，包括：根据所述域组合标签获取所述预设系数的最大值，得到目标系数；根据所述目标系数从所述第一数量的聚类中心筛选出目标中心，从所述第一数量的聚类中心过滤所述目标中心得到第二数量的当前聚类中心；其中，所述第二数量等于所述第一数量减1；计算所述投影特征与所述目标中心之间的距离得到第一距离，并计算所述投影特征与每一所述当前聚类中心之间的距离得到所述第二数量的第二距离；将所述第一距离与每一所述第二距离进行求差计算，得到所述第二数量的距离差；根据所述第二数量的距离差计算所述距离损失函数。

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