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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利訓練分類模型、數據分類方法、裝置、設備、介質及產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114724007B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210336174.X，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權訓練分類模型、數據分類方法、裝置、設備、介質及產品是由周文碩;楊大陸;楊葉輝;武秉泓;王曉榮;王磊設計研發完成，并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本訓練分類模型、數據分類方法、裝置、設備、介質及產品在說明書摘要公布了：本公開提供了訓練分類模型方法、數據分類方法、裝置、設備、介質及產品，涉及人工智能技術領域，具體為深度學習、計算機視覺技技術領域，可應用于醫學影像處理場景。具體實現方案為：利用分類模型的第一網絡分支對第一訓練圖像進行分類預測，并基于得到的分類預測結果，確定第一訓練圖像對應的分類損失；利用分類模型的第二網絡分支提取第一訓練圖像的第一圖像特征，以及第二訓練圖像的第二圖像特征；基于第一圖像特征與第二圖像特征，確定對比損失；基于分類損失以及對比損失，更新分類模型的參數，得到訓練完成的分類模型。本公開提升了分類模型的圖像分類效果。

本發明授權訓練分類模型、數據分類方法、裝置、設備、介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種訓練分類模型的方法，包括： 利用分類模型的第一網絡分支對第一訓練圖像進行分類預測，并基于得到的分類預測結果，確定所述第一訓練圖像對應的分類損失； 利用所述分類模型的第二網絡分支提取所述第一訓練圖像的第一圖像特征，并提取第二訓練圖像的第二圖像特征； 基于所述第一圖像特征與所述第二圖像特征，確定對比損失； 基于所述分類損失以及所述對比損失，更新所述分類模型的參數，得到訓練完成的分類模型； 所述基于所述分類損失以及所述對比損失，更新所述分類模型的參數，包括： 基于所述分類損失，利用反向傳播更新所述第一網絡分支的參數，并基于所述對比損失，利用反向傳播更新所述第一網絡分支的參數； 基于更新后的第一網絡分支的參數，通過動量更新所述第二網絡分支的參數；其中，所述第二網絡分支的網絡權重通過對所述第一網絡分支的網絡參數進行指數移動平均更新； 所述利用所述分類模型的第二網絡分支提取所述第一訓練圖像的第一圖像特征，并提取所述第二訓練圖像的第二圖像特征，包括： 利用所述第二網絡分支中第一分支的投影器與預測器，提取所述第一訓練圖像的第一圖像特征； 利用所述第二網絡分支中第二分支的投影器，提取所述第二訓練圖像的第二圖像特征； 其中，所述第一分支的參數基于所述第一圖像特征和所述第二圖像特征的對比損失更新，所述第二分支的參數基于所述第一分支的參數更新。

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京百度網訊科技有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區上地十街10號百度大廈2層；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”。