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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于动态权重调整的图像分类模型训练方法、系统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：CN120278300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510766024.6，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权基于动态权重调整的图像分类模型训练方法、系统及设备是由张金焕;苗霞;董健;罗艳红设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态权重调整的图像分类模型训练方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于动态权重调整的图像分类模型训练方法、系统及设备，该方法通过计算图像样本训练数据集中每个图像样本的图像质量得分、关键区域占比以及非关键区域占比；根据图像质量得分，初始化每个图像样本的权重，确定每个图像样本的第一初始权重；根据每个图像样本的第一初始权重和关键区域占比，确定每个图像样本的第二初始权重；根据第一初始权重，计算弱分类器的置信度；基于置信度、每个图像样本的第二初始权重、图像质量得分以及非关键区域占比，动态更新图像分类模型训练过程中图像样本的权重，并动态调整训练过程中的学习率，直到训练完图像分类模型。本申请能够提高图像分类的准确度。

本发明授权基于动态权重调整的图像分类模型训练方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于动态权重调整的图像分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像样本训练数据集，以及，获取包含弱分类器的图像分类模型； 在采用所述图像样本训练数据集训练所述图像分类模型的过程中，计算所述图像样本训练数据集中每个图像样本的图像质量得分、关键区域占比以及非关键区域占比； 根据所述图像质量得分，初始化所述每个图像样本的权重，确定每个图像样本的第一初始权重； 根据所述每个图像样本的第一初始权重和所述关键区域占比，确定每个图像样本的第二初始权重； 根据所述第一初始权重，计算所述弱分类器的置信度； 基于所述置信度、所述每个图像样本的第二初始权重、所述图像质量得分以及所述非关键区域占比，动态更新所述图像分类模型训练过程中图像样本的权重，并动态调整训练过程中的学习率，直到训练完所述图像分类模型，包括： ； 其中，表示第轮图像分类模型训练过程中图像样本的权重，若，则表示第二初始权重，表示第轮训练过程中所述图像分类模型的权重表示置信度，表示指示函数，表示第个图像样本对应的标签数据，表示图像样本训练数据集中第个图像样本对应的分类器输出结果，表示第个图像样本的图像质量得分，表示超参数，表示第个图像样本的非关键区域占比，表示衰减因子，表示分子部分计算得到的数值。

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