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龙图腾网获悉中移(成都)信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利皮肤病分类模型的训练方法以及装置、终端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：CN116958023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211522023.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权皮肤病分类模型的训练方法以及装置、终端及存储介质是由胡冉杰;王瑶;谢新吾;颜微子;宋辞;高骄阳设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本皮肤病分类模型的训练方法以及装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种皮肤病分类模型的训练方法及装置、终端及存储介质；该方法包括：将第一训练数据集输入原始分类模型进行训练，以获得第一分类模型；将第二训练数据集输入原始分类模型进行训练，以获得第二分类模型；基于第一分类模型第一卷积核和分类输出、与第二分类模型的第二卷积核和分类输出，确定融合分类模型的融合卷积核和分类输出；基于第二分类模型的第二损失函数、及融合分类模型的参数与第一分类模型的参数的差异，确定融合分类模型的总损失函数；基于总损失函数训练融合分类模型，以获得第三分类模型；如此本发明实施例使得新旧数据均能达到阈值精度的前提下，使得新旧数据不出院使用、提高各院内数据及的可靠性。

本发明授权皮肤病分类模型的训练方法以及装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种皮肤病分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将第一训练数据集输入原始分类模型进行训练，以获得第一分类模型；其中，所述第一训练数据集，包括第一数量类别的皮肤病训练样本； 将第二训练数据集输入所述原始分类模型进行训练，以获得第二分类模型；其中，所述第二训练数据集，包括第二数量类别的皮肤病训练样本； 对所述第一分类模型的第一卷积核和所述第二分类模型的第二卷积核进行融合，确定融合分类模型的融合卷积核； 基于所述第一分类模型的所述第一数量的分类输出以及所述第二分类模型的所述第二数量的分类输出，确定所述融合分类模型的融合分类输出； 基于所述第二分类模型的第二损失函数、以及所述融合分类模型的参数与所述第一分类模型的参数的差异，确定所述融合分类模型的总损失函数；其中，所述基于所述第二分类模型的第二损失函数、以及所述融合分类模型的参数与所述第一分类模型的参数的差异，确定所述融合分类模型的总损失函数，包括：基于所述第一分类模型的第L层第i个参数、以及第L层第1至第n个参数的和，确定第L层第i个第一占比；其中，所述L为大于0的整数，所述i为大于0的整数；所述n大于或等于所述i；基于第L层第i个所述融合分类模型的参数与第L层第i个所述第一分类模型的参数的差值，确定第L层第i个第一差异；基于所述第1至第L层的第1至第i的所述第一占比分别与第L层第i个第一差异乘积的和，确定第二差异；基于第三权重与所述第二损失函数的乘积、以及第四权重与所述第二差异的乘积，确定所述总损失函数；其中，所述第三权重与所述第四权重的和为预定值； 将所述第二训练数据集输入所述融合分类模型进行训练直至所述总损失函数收敛，以获得训练后的第三分类模型。

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