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龍圖騰網獲悉支付寶(杭州)信息技術有限公司申請的專利一種模型訓練、圖像識別方法、裝置、設備及存儲介質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：CN116824331B 。

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：202310650574.2，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權一種模型訓練、圖像識別方法、裝置、設備及存儲介質是由陳璟洲;馮健明;武文琦;劉健設計研發完成，并于2023-06-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型訓練、圖像識別方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本說明書公開了一種模型訓練、圖像識別方法、裝置、設備及存儲介質，用于隱私保護，可以通過將樣本圖像屬于每個父類別的概率值和樣本圖像屬于每個類別下的子類別的概率值之間的偏差為約束條件，以使圖像識別模型輸出的樣本圖像屬于任意一個父類別的概率值和圖像識別模型輸出的樣本圖像屬于這個父類別下的子類別的概率值保持一致，從而使得在對圖像識別模型進行訓練過程中，可以在使用細粒度的各樣本圖像對圖像識別模型進行訓練的同時，使用部分粗粒度的樣本圖像對圖像識別模型進行訓練，進而可以在給定的數量有限的細粒度樣本圖像的基礎上，提升圖像識別模型的訓練效果。

本發明授權一種模型訓練、圖像識別方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，所述方法包括： 獲取樣本圖像； 將所述樣本圖像輸入到圖像識別模型中，以通過所述圖像識別模型確定所述樣本圖像屬于預設的每個類別的概率值，其中，各類別中包含有按照不同粒度層級劃分出的父類別和子類別； 針對每個父類別，根據所述樣本圖像屬于該父類別的概率值和所述樣本圖像屬于該父類別下的子類別的概率值之間的偏差，確定該父類別對應的第一損失； 針對每個父類別，根據所述樣本圖像屬于該父類別的概率值和所述樣本圖像屬于該父類別下的子類別的概率值之間的偏差，以及，根據所述樣本圖像屬于該父類別的概率值和所述樣本圖像屬于其他父類別下的子類別的概率值之間的偏差，確定該父類別對應的第二損失； 確定所述樣本圖像對應的標簽父類別，并至少以最小化所述樣本圖像屬于各父類別的概率值與所述標簽父類別之間的偏差以及最小化各父類別對應的第一損失為優化目標，對所述圖像識別模型進行訓練； 其中，所述至少以最小化所述樣本圖像屬于各父類別的概率值與所述標簽父類別之間的偏差以及最小化各父類別對應的第一損失為優化目標，對所述圖像識別模型進行訓練，具體包括：至少以最小化所述樣本圖像屬于各父類別的概率值與所述標簽父類別之間的偏差以及最小化各父類別對應的第一損失和各父類別對應的第二損失為優化目標，對所述圖像識別模型進行訓練。

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