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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利资源分类模型的训练方法、装置、电子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：CN114492601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210023291.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权资源分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由申世伟;吴翔宇;杨帆;李家宏设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本资源分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种资源分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，至少解决了相关技术中资源分类模型的结构复杂的问题。该方法包括：获取多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本；训练样本包括相应资源分类任务的样本资源、相应资源分类任务的分类任务标识以及标签信息；将多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本输入神经网络模型，得到训练样本对应的分类预测结果；根据训练样本对应的分类预测结果和训练样本中的标签信息，更新神经网络模型的参数；对更新后的神经网络模型执行迭代训练，直至神经网络模型满足模型收敛条件，确定收敛的神经网络模型为第一资源分类模型。

本发明授权资源分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种资源分类模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本；所述训练样本包括相应资源分类任务的样本资源、相应资源分类任务的分类任务标识以及标签信息，所述标签信息用于指示相应资源分类任务的训练样本的参考类别；其中，所述多个资源分类任务包括多个任务类型不同的任务，或者，所述多个资源分类任务包括不同地理区域的多个任务类型相同的任务；所述样本资源包括多个样本图像； 将所述多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本输入神经网络模型，得到所述训练样本对应的分类预测结果；所述每个资源分类任务的训练样本中的样本资源和所述分类任务标识为一个对组，不同的分类任务标识用于区分不同样本资源的分类任务，所述分类预测结果是根据所述训练样本中样本资源的内容特征和所述分类任务标识对应任务类型的分类规则确定的； 根据所述训练样本对应的分类预测结果和所述训练样本中的标签信息，更新所述神经网络模型的参数； 对更新后的所述神经网络模型执行迭代训练，直至所述神经网络模型满足模型收敛条件，确定收敛的神经网络模型为第一资源分类模型。

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