一种模型训练方法及多模态数据特征识别方法

本申请公开了一种模型训练方法及多模态数据特征识别方法，其中的模型训练方法构建了包括特征预识别模块、时序交互注意力机制和特征精识别模块的特征识别网络，多模态数据在特征预识别模块进行预识别，预识别的特征集合经过时序交互注意力机制计算得到多模态耦合注意力权重，最后由特征精识别模块基于时序交互注意力权重对预识别特征集合进行处理得到精识别特征集合；本发明在模型训练过程中引入闭环反馈机制，通过比对预识别特征集合和精识别特征集合得到比对结果，根据比对结果对特征识别网络的网络参数进行更新，实现模型的动态优化，增强特征识别的全面性、鲁棒性和可靠性。