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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司申请的专利一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及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：CN116630677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211710460.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及介质是由邢玲;王爱波;余晓填;王孝宇设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及介质。该方法获取训练集中的待分类图像及其类别标签，基于图像分类模型得到待分类图像的类别概率估计向量，并确定类别概率预测向量，根据类别概率估计向量和类别标签计算第一模型损失，根据迭代次数以及迭代次数与损失调节参数之间的第一映射关系确定损失调节参数，根据类别概率估计向量、类别概率预测向量和损失调节参数计算第二模型损失，根据第一模型损失和第二模型损失计算得到模型总损失，对图像分类模型进行重复迭代训练，通过损失调节参数对第二模型损失进行动态调节，提高了第二模型损失的可靠性和准确率，提高了图像分类模型的准确率。

本发明授权一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述图像分类模型的训练方法包括： 获取训练集中的待分类图像以及每个所述待分类图像的类别标签，将迭代次数初始化，对图像分类模型进行迭代训练，得到训练好的图像分类模型； 所述迭代训练过程包括： 将所述待分类图像输入至所述图像分类模型中，得到所述待分类图像的类别概率估计向量； 确定本次迭代训练的类别概率预测向量，该类别概率预测向量对本次迭代训练以及本次迭代训练之前的所有迭代训练的类别概率估计向量进行融合； 根据所述类别概率估计向量和对应的所述类别标签计算第一模型损失； 根据所述迭代次数以及所述迭代次数与损失调节参数之间的第一映射关系，确定本次迭代训练的损失调节参数，根据所述类别概率估计向量、所述类别概率预测向量和所述损失调节参数计算第二模型损失； 根据所述第一模型损失和所述第二模型损失计算所述图像分类模型的模型总损失，以所述模型总损失为基础对所述图像分类模型进行训练； 更新所述迭代次数，重复所述迭代训练的过程，直至满足预设收敛条件； 所述确定本次迭代训练的类别概率预测向量包括： 根据所述迭代次数以及所述迭代次数与向量调节参数之间的第二映射关系，确定向量调节参数，该向量调节参数包括用于表征本次迭代训练的类别概率估计向量的融合占比的第一向量调节参数，以及用于表征本次迭代训练之前的所有迭代训练的类别概率估计向量的融合占比的第二向量调节参数； 对于第一次迭代训练，根据所述类别概率估计向量、预设类别概率向量和所述向量调节参数得到本次迭代的类别概率预测向量，所述预设类别概率向量作为本次迭代训练之前的所有迭代训练的类别概率估计向量进行计算； 对于第k次迭代训练，k=2，3，…，根据所述类别概率估计向量、第k-1次迭代训练确定的类别概率预测向量和所述向量调节参数得到第k次迭代的类别概率预测向量。

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