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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种图像分类的增强处理方法、装置、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：CN116740432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310687308.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类的增强处理方法、装置、设备及介质是由瞿晓阳;王健宗设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类的增强处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图像分类的增强处理方法、装置、设备及介质。上述方法应用于医疗领域，获取上一任务对应的预训练模型、预训练生成器以及当前任务对应的真实数据、对应真实数据的真实标签值，将基于预训练生成器生成的伪数据与真实数据作为训练数据，使用训练数据对当前任务中的模型进行训练，得到当前任务中的初始预训练模型，对初始预训练模型进行增强训练，确定训练好的模型为目标预训练模型。本发明中，利用历史伪数据进行训练保证了模型的特征分布的稳定性，利用知识蒸馏来最小化这些伪数据在上相邻任务模型之间的差异，降低伪数据带来的特征偏移，从而提高训练得到的当前任务中的目标预训练模型的输出精度。

本发明授权一种图像分类的增强处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类的增强处理方法，其特征在于，所述增强处理方法包括： 获取上一图像分类任务对应的预训练模型、预训练生成器以及当前图像分类任务对应的真实图像、对应所述真实图像的真实标签值； 将基于所述预训练生成器生成的伪数据与所述真实图像作为训练数据，使用所述训练数据对当前图像分类任务中的模型进行训练，得到当前图像分类任务中的初始预训练模型； 将所述伪数据输入至所述初始预训练模型中，输出对应第一结果，将所述伪数据输入至所述预训练模型中，输出对应第二结果，计算所述第一结果与所述第二结果之间的第一损失； 将所述真实图像输入至所述初始预训练模型中，输出对应第三结果，计算所述第三结果与所述真实图像对应的真实标签值之间第二损失； 根据所述第一损失与所述第二损失，对所述初始预训练模型进行增强训练，确定训练好的模型为目标预训练模型，使用所述目标预训练模型对待处理图像进行分类，得到图像分类结果。

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