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龍圖騰網獲悉北京沃東天駿信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司申請的專利分類模型的訓練方法，裝置和計算機可讀存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114997318B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210674953.0，技術領域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權分類模型的訓練方法，裝置和計算機可讀存儲介質是由楊一博;王睿彬設計研發(fā)完成，并于2022-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本分類模型的訓練方法，裝置和計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本公開涉及一種分類模型的訓練方法，裝置和計算機可讀存儲介質，涉及人工智能技術領域。本公開的方法包括：將用于訓練的樣本劃分為多個子批，其中，每個子批包括一個或多個樣本；將每個子批的樣本輸入分類模型，確定每個子批對應的分類誤差相對于分類模型的初始化參數的梯度向量；根據每個子批對應的梯度向量，確定目標函數的值，其中，目標函數與分類模型的分類損失負相關；在目標函數的值未達到最大值的情況下，根據目標函數調整分類模型的初始化參數；直至目標函數的值達到最大值，將分類模型的初始化參數作為優(yōu)化后的初始化參數，并對具有優(yōu)化后的初始化參數的分類模型進行訓練。

本發(fā)明授權分類模型的訓練方法，裝置和計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種分類模型的訓練方法，包括： 將用于訓練的樣本劃分為多個子批，其中，每個子批包括一個或多個樣本； 將每個子批的樣本輸入分類模型，確定所述每個子批對應的分類誤差相對于所述分類模型的初始化參數的梯度向量； 根據所述每個子批對應的梯度向量，確定目標函數的值，其中，所述目標函數與所述分類模型的分類損失負相關；所述目標函數包括第一子函數和第二子函數中至少一個，確定目標函數的值包括以下至少一項：根據所述每個子批對應的梯度向量，確定所述每個子批對應的梯度向量的模長，根據所述每個子批對應的梯度向量的模長確定所述第一子函數的值；根據所述每個子批對應的梯度向量，確定每兩個子批對應的梯度向量的相似度，根據所述每兩個子批對應的梯度向量的相似度確定所述第二子函數的值； 在所述目標函數的值未達到最大值的情況下，根據所述目標函數調整所述分類模型的初始化參數； 直至所述目標函數的值達到最大值，將所述分類模型的初始化參數作為優(yōu)化后的初始化參數，并對具有所述優(yōu)化后的初始化參數的所述分類模型進行訓練， 其中，所述樣本為樣本圖像，所述分類模型為圖像分類模型，所述分類誤差為圖像分類誤差；或者， 所述樣本為樣本文本，所述分類模型為文本分類模型，所述分類誤差為文本分類誤差；或者， 所述樣本為樣本音頻，所述分類模型為音頻分類模型，所述分類誤差為音頻分類誤差；或者， 所述樣本為樣本視頻，所述分類模型為視頻分類模型，所述分類誤差為視頻分類誤差。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京沃東天駿信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司，其通訊地址為：100176 北京市大興區(qū)北京經濟技術開發(fā)區(qū)科創(chuàng)十一街18號院2號樓4層A402室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。