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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利基于動態權重調整的圖像分類模型訓練方法、系統及設備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：CN120278300B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510766024.6，技術領域涉及：G06N20/20；該發明授權基于動態權重調整的圖像分類模型訓練方法、系統及設備是由張金煥;苗霞;董健;羅艷紅設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態權重調整的圖像分類模型訓練方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于動態權重調整的圖像分類模型訓練方法、系統及設備，該方法通過計算圖像樣本訓練數據集中每個圖像樣本的圖像質量得分、關鍵區域占比以及非關鍵區域占比；根據圖像質量得分，初始化每個圖像樣本的權重，確定每個圖像樣本的第一初始權重；根據每個圖像樣本的第一初始權重和關鍵區域占比，確定每個圖像樣本的第二初始權重；根據第一初始權重，計算弱分類器的置信度；基于置信度、每個圖像樣本的第二初始權重、圖像質量得分以及非關鍵區域占比，動態更新圖像分類模型訓練過程中圖像樣本的權重，并動態調整訓練過程中的學習率，直到訓練完圖像分類模型。本申請能夠提高圖像分類的準確度。

本發明授權基于動態權重調整的圖像分類模型訓練方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于動態權重調整的圖像分類模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取圖像樣本訓練數據集，以及，獲取包含弱分類器的圖像分類模型； 在采用所述圖像樣本訓練數據集訓練所述圖像分類模型的過程中，計算所述圖像樣本訓練數據集中每個圖像樣本的圖像質量得分、關鍵區域占比以及非關鍵區域占比； 根據所述圖像質量得分，初始化所述每個圖像樣本的權重，確定每個圖像樣本的第一初始權重； 根據所述每個圖像樣本的第一初始權重和所述關鍵區域占比，確定每個圖像樣本的第二初始權重； 根據所述第一初始權重，計算所述弱分類器的置信度； 基于所述置信度、所述每個圖像樣本的第二初始權重、所述圖像質量得分以及所述非關鍵區域占比，動態更新所述圖像分類模型訓練過程中圖像樣本的權重，并動態調整訓練過程中的學習率，直到訓練完所述圖像分類模型，包括： ； 其中，表示第輪圖像分類模型訓練過程中圖像樣本的權重，若，則表示第二初始權重，表示第輪訓練過程中所述圖像分類模型的權重表示置信度，表示指示函數，表示第個圖像樣本對應的標簽數據，表示圖像樣本訓練數據集中第個圖像樣本對應的分類器輸出結果，表示第個圖像樣本的圖像質量得分，表示超參數，表示第個圖像樣本的非關鍵區域占比，表示衰減因子，表示分子部分計算得到的數值。

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中南大學，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區麓山南路932號；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”。