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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利一种图像分类模型生成方法、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：CN116778254B 。

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：202310825795.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类模型生成方法、装置、设备及存储介质是由张园;周宏扬;唐乾坤;祝敏航;黎晨阳设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类模型生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像分类模型生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：先采用带有预设标签的待分类图像对图像分类模型进行训练，在至少一次训练结束后，针对任一特征提取层，从特征提取层的多个掩码矩阵中，获取特征提取层对应的失活掩码矩阵，其中，失活掩码矩阵用于指示特征提取层中不参与后续训练的掩码矩阵，可以降低模型训练的复杂度，提高模型训练效率。在训练结束后，针对任一特征提取层，基于特征提取层对应的失活掩码矩阵，从特征提取层删除失活掩码矩阵对应的滤波器，从而得到训练好的图像分类模型，而不用再进行图像分类模型的微调，可以进一步提高模型训练效率，提高模型剪枝效率。

本发明授权一种图像分类模型生成方法、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生成方法，其特征在于，包括： 采用带有预设标签的待分类图像对图像分类模型进行训练；所述图像分类模型包括多个特征提取层，每个特征提取层包括多个滤波器以及相对应的多个掩码矩阵，每个滤波器和相对应的掩码矩阵的大小是相同的，所述多个滤波器用于对所述待分类图像提取不同的特征，每个掩码矩阵用于调整相对应的滤波器所提取的特征，所述多个滤波器中的参数以及所述多个掩码矩阵中的参数在训练过程中被调整； 在至少一次训练结束后，针对任一特征提取层，从所述特征提取层的多个掩码矩阵中，获取所述特征提取层对应的失活掩码矩阵，所述失活掩码矩阵用于指示所述特征提取层中不参与后续训练的掩码矩阵； 在训练结束后，针对任一特征提取层，基于所述特征提取层对应的失活掩码矩阵，从所述特征提取层删除失活掩码矩阵对应的滤波器，从而得到训练好的图像分类模型； 所述特征提取层包括MN个掩码矩阵；所述MN个掩码矩阵组成第一矩阵； 所述从所述特征提取层的多个掩码矩阵中，获取所述特征提取层对应的失活掩码矩阵，包括：对所述第一矩阵中每一列的掩码矩阵进行计算，获得N个掩码和；基于第一预设规则，从所述N个掩码和中确定L个掩码和，并基于所述第一矩阵，分别确定所述L个掩码和各自对应的第一列索引值；将所述第一矩阵中每个第一列索引值对应的M个掩码矩阵作为失活掩码矩阵； 所述特征提取层还包括MN个滤波器，所述MN个滤波器组成第二矩阵； 所述针对任一特征提取层，基于所述特征提取层对应的失活掩码矩阵，从所述特征提取层中删除失活掩码矩阵对应的滤波器，包括：针对第j个特征提取层，执行以下步骤：基于所述第j个特征提取层的失活掩码矩阵，确定至少一个第二列索引值，并将所述第二矩阵中每个第二列索引值对应的M个滤波器删除；基于第j-1个特征提取层对应的失活掩码矩阵，确定至少一个第一行索引值，将所述第二矩阵中每个第一行索引值对应的N个滤波器删除。

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