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专利摘要显示，本公开提供一种模型训练方法、装置、电子设备、介质，通过获取目标第一网络模型，目标第一网络模型为通过训练数据集对初始第一网络模型进行训练得到；将训练数据集输入目标第一网络模型，得到每个第一网络层的分类预测结果；获取每个第一网络层的卷积通道特征；使用训练数据集、分类预测结果、卷积通道特征，对初始第二网络模型进行训练，得到目标第二网络模型，初始第二网络模型包括的多个第二网络层与多个第一网络层相对应，初始第二网络模型的参数量小于初始第一网络模型。通过训练第一网络模型，将第一网络模型的输出以及卷积通道特征和第二网络模型的输出作为训练数据进行迭代训练，能够提升第二网络模型的精确度和泛化能力。
本文源自金融界
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