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龙图腾网获悉环旭电子股份有限公司申请的专利影像识别深度学习模型的训练方法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：CN116342923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211623916.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权影像识别深度学习模型的训练方法是由张益铭设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本影像识别深度学习模型的训练方法在说明书摘要公布了：一种影像识别深度学习模型的训练方法，其包含从多个原始数据中选取部分原始数据且对其标记；依据深度学习演算法训练标记数据以产生影像识别深度学习模型；输入部分原始数据至影像识别深度学习模型以推论出推论结果并计算正确率，然后判断正确率是否大于等于门槛值。当正确率大于等于门槛值时，得到最终影像识别深度学习模型；当正确率小于门槛值时，重新标记推论结果有误的原始数据以产生再标记数据并更新影像识别深度学习模型，然后重复前述流程，直到正确率大于等于门槛值为止。借此，能快速地收敛影像识别深度学习模型。

本发明授权影像识别深度学习模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种影像识别深度学习模型的训练方法，用以获得一最终影像识别深度学习模型，其特征在于，该影像识别深度学习模型的训练方法包含以下步骤： 一第一数据选取步骤，包含从T个原始数据中选取Ni个原始数据，其中i＝1～n，且T、Ni、i及n均为正整数； 一数据标记步骤，包含对该Ni个原始数据进行标记以产生Ni个标记数据； 一模型训练步骤，包含依据一深度学习演算法训练该Ni个标记数据以产生一第i影像识别深度学习模型； 一第二数据选取步骤，包含从T-Mi个原始数据中选取Ni+1个原始数据，其中Mi为正整数；以及 一数据推论步骤，包含输入Pi个原始数据至该第i影像识别深度学习模型以推论出Pi个推论结果，并依据该Pi个推论结果计算该第i影像识别深度学习模型的一正确率，然后判断该正确率是否大于等于一门槛值，其中Pi为正整数； 其中，当该正确率大于等于该门槛值时，该第i影像识别深度学习模型为该最终影像识别深度学习模型； 其中，当该正确率小于该门槛值时，执行一数据再标记步骤与一模型更新步骤，然后将i设为i+1并重复执行该第二数据选取步骤及该数据推论步骤，直到该正确率大于等于该门槛值为止； 其中，该数据再标记步骤包含重新标记该Pi个原始数据的至少一者以产生至少一再标记数据； 其中，该模型更新步骤包含依据该深度学习演算法重新训练该至少一再标记数据以更新该第i影像识别深度学习模型； 其中，该Ni+1个原始数据不同于该Ni个原始数据； 其中，该数据推论步骤更包含： 从存储单元获得对应该Pi个原始数据的Pi个实际结果，然后依据该Pi个实际结果计算该Pi个推论结果而产生该正确率； 其中，于该数据再标记步骤中，该Pi个原始数据的该至少一者所对应的该推论结果不符合该实际结果。

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