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龙图腾网恭喜北京宾理信息科技有限公司申请的专利用于目标任务的机器学习模型训练方法、装置及设备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：CN115049077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202210635268.7，技术领域涉及：G06N20/10；该发明授权用于目标任务的机器学习模型训练方法、装置及设备是由李凯;布如国设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于目标任务的机器学习模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：提供了一种用于目标任务的机器学习模型训练方法、装置及设备。该方法包括：获取针对目标任务的样本数据集；对样本数据集中的每个样本数据，执行包括下述各项的操作：针对该样本数据的多个子样本数据中的每个子样本数据，通过多个特征提取网络中对应于该子样本数据的模态的特征提取网络从该子样本数据中提取该子样本数据的特征向量；基于该样本数据的多个子样本数据相应的特征向量，通过分类网络获取该样本数据的分类结果；以及基于分类结果以及该样本数据的目标任务类别标签，调整分类网络的参数以及多个特征提取网络的参数。

本发明授权用于目标任务的机器学习模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于目标任务的机器学习模型训练方法，包括：获取针对所述目标任务的样本数据集，其中，所述样本数据集中的每个样本数据包括多个子样本数据以及该样本数据对应的类别标签，所述多个子样本数据分别具有相应不同的多个模态，所述多个子样本数据包括人脸视觉数据、姿态视觉数据、语音数据、文本数据和生物信号数据，并且，所述多个子样本数据在时间和空间上对应，所述机器学习模型包括多个特征提取网络和分类网络，所述多个特征提取网络分别对应于所述多个模态，所述目标任务包括人员情绪识别、驾驶员驾驶状态识别、人员健康状态识别中的任一项，所述获取针对所述目标任务的样本数据集包括：获取多个第一样本数据，其中，所述多个第一样本数据中的每个第一样本数据包括未标注的多个第一子样本数据，其中，所述多个第一子样本数据分别具有所述多个模态；对所述多个第一样本数据中的每个第一样本数据，执行包括下述各项的操作：针对该第一样本数据中的所述多个第一子样本数据中的每个第一子样本数据，通过与该第一子样本数据的模态相对应的经过预训练的目标任务分类模型，获取该第一子样本数据的第一标注结果；以及将该第一样本数据中的所述多个第一子样本数据相应的第一标注结果进行统一，以得到该第一样本数据对应的第一样本标签，其中，所述第一样本标签为多个预设标签中的一个，所述多个第一子样本数据相应的多个第一标注结果通过投票机制进行统一得到所述第一样本标签；以及基于所述多个第一样本数据以及所述多个第一样本数据分别对应的多个第一样本标签，生成所述样本数据集，其中，所述多个第一样本数据具有时间连续性并且按照时序排列，所述基于所述多个第一样本数据以及所述多个第一样本数据分别对应的多个第一样本标签，生成所述样本数据集包括：基于预设滑动步长和预设时间滑动窗口，将所述多个第一样本数据划分为多个第一样本数据子集；对所述多个第一样本数据子集中的每个第一样本数据子集，执行包括下述各项的操作：基于该第一样本数据子集中每个模态下的多个第一子样本数据，按照时序进行拼接，生成该第一样本数据子集对应的、该模态下的第二子样本数据；以及基于该第一样本数据子集中的多个第一样本数据分别对应的多个第一样本标签，确定该第一样本数据子集对应的第二样本标签，所述多个第一样本标签通过投票机制进行统一得到所述第二样本标签；以及基于所述多个第一样本数据子集中的每个第一样本数据子集对应的多个第二子样本数据以及所述多个第一样本数据子集分别对应的多个第二样本标签，生成所述样本数据集，其中，所述第一样本数据子集对应的多个第二子样本数据对应于所述样本数据中的多个子样本数据，所述第一样本数据子集对应的第二样本标签对应于所述样本数据的类别标签；对所述样本数据集中的每个样本数据，执行包括下述各项的操作：针对该样本数据的所述多个子样本数据中的每个子样本数据，通过所述多个特征提取网络中对应于该子样本数据的模态的特征提取网络从该子样本数据中提取该子样本数据的特征向量；基于该样本数据的所述多个子样本数据相应的特征向量，通过所述分类网络获取该样本数据的分类结果；以及基于所述分类结果以及该样本数据的目标任务类别标签，调整所述分类网络的参数以及所述多个特征提取网络的参数。

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