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申请/专利权人：浙江华创视讯科技有限公司
摘要：本申请公开了一种编解码模型的训练方法、编码方法、解码方法及设备，该编解码模型的训练方法包括：获取预训练的神经网络模型，神经网络模型对应有多个损失函数；利用神经网络模型对样本源数据进行编解码处理，基于编解码结果和多个损失函数，计算得到多个损失值；检测神经网络模型当前的训练影响因素，基于训练影响因素计算每个损失函数的动态权重；基于每个损失函数的动态权重对多个损失值进行加权计算，得到训练总损失；利用训练总损失调整神经网络模型的模型参数，得到训练完成的数据编解码模型，不仅通过多损失函数提高了模型训练效率，还通过动态调整损失函数的权重，增强了模型面对复杂的数据编解码环境的灵活性和鲁棒性。
主权项：1.一种编解码模型的训练方法，其特征在于，包括：获取预训练的神经网络模型，所述神经网络模型对应有多个损失函数，每个损失函数分别对应不同的模型优化目标；利用所述神经网络模型对样本源数据进行编解码处理，基于编解码结果和所述多个损失函数，计算得到多个损失值；检测所述神经网络模型当前的训练影响因素，基于所述训练影响因素计算所述每个损失函数的动态权重；其中，所述训练影响因素至少包括所述神经网络模型当前的模型性能、所述样本源数据对应的传输信道当前的信道状态中的一种或多种；基于所述每个损失函数的动态权重对所述多个损失值进行加权计算，得到训练总损失；利用所述训练总损失调整所述神经网络模型的模型参数，得到训练完成的数据编解码模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江华创视讯科技有限公司 编解码模型的训练方法、编码方法、解码方法及设备
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