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龙图腾网获悉马上消费金融股份有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储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：CN116152542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211232813.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由王淳;周迅溢;蒋宁设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质，图像分类模型的训练方法包括：根据第一样本图像的第一分类预测结果，对第一样本图像进行遮挡处理，得到第二样本图像；第一分类预测结果为将第一样本图像输入第一图像分类模型进行分类预测处理所得到；第一图像分类模型包括N个子模块；第i+1子模块的输入由第i子模块的输出确定；将第二样本图像输入第一图像分类模型进行迭代训练，得到第二图像分类模型；执行N次生成中间图像分类模型的步骤，将第N次生成的中间图像分类模型确定为目标图像分类模型。以此，提高了图像分类模型的健壮性和泛用性。

本发明授权图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储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，包括： 根据第一样本图像的第一分类预测结果，对所述第一样本图像进行遮挡处理，得到第二样本图像；所述第一分类预测结果为将所述第一样本图像输入第一图像分类模型进行分类预测处理所得到；所述第一图像分类模型包括N个子模块；第i+1子模块的输入由第i子模块的输出确定； 将所述第二样本图像输入所述第一图像分类模型进行迭代训练，得到第二图像分类模型； 执行N-1次生成中间图像分类模型的步骤，将第N-1次生成的中间图像分类模型确定为目标图像分类模型； 其中，执行第i次生成中间图像分类模型的步骤包括：对所述第二图像分类模型中第i子模块的参数进行参数冻结处理，得到第三图像分类模型；将所述第一样本图像输入所述第三图像分类模型对进行分类预测处理，得到所述第一样本图像的第二分类预测结果；根据所述第二分类预测结果，在第i子模块输出的特征图组中，确定所述特征图组对应的待遮挡区域；将所述第一样本图像输入所述第三图像分类模型，以基于所述待遮挡区域进行迭代训练，得到中间图像分类模型；当i小于N-1时，将中间图像分类模型作为第i+1次执行生成中间图像分类模型的步骤中对应的第二图像分类模型； 所述特征图组包括每个通道的特征图；所述根据所述第二分类预测结果，在第i子模块输出的特征图组中，确定所述特征图组对应的待遮挡区域，包括： 根据所述第二分类预测结果，确定所述特征图组中每个通道对应的核心特征区域，将所述特征图组中每个通道对应的核心特征区域确定为所述特征图组中每个通道对应的待遮挡区域。

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