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龍圖騰網恭喜北京百度網訊科技有限公司申請的專利圖像分類模型的訓練方法、圖像分類方法及裝置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：CN114998649B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210536970.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權圖像分類模型的訓練方法、圖像分類方法及裝置是由張開活;邢馮;藍翔設計研發完成，并于2022-05-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像分類模型的訓練方法、圖像分類方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開提出了圖像分類模型的訓練方法、圖像分類方法及裝置，涉及人工智能技術領域，具體涉及深度學習、計算機視覺等技術領域，具體實現方案為：采用樣本圖像，對圖像分類模型執行多輪訓練過程，其中，任意一輪的訓練過程包括：根據設定的稀疏權重矩陣進行圖像分類模型的前向計算，進而，根據得到的預測類別與類別標注標簽之間的差異，確定本輪的損失函數；對本輪的損失函數進行反向梯度計算，并根據得到的本輪的稠密權重矩陣進行裁剪，得到用于下一輪訓練過程的稀疏權重矩陣，由此，使整個訓練過程中保持權重矩陣是稀疏的，加快了訓練過程中的計算速度，可有效地降低訓練過程中的計算時間。

本發明授權圖像分類模型的訓練方法、圖像分類方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖像分類模型的訓練方法，包括：獲取樣本圖像；采用所述樣本圖像，對圖像分類模型執行多輪訓練過程，其中，任意一輪的訓練過程包括：根據設定的稀疏權重矩陣進行所述圖像分類模型的前向計算，以得到所述樣本圖像在本輪的預測類別；根據所述預測類別與樣本圖像上的類別標注標簽之間的差異，以確定本輪的損失函數；對所述本輪的損失函數進行反向梯度計算，以得到本輪的稠密權重矩陣；對所述本輪的稠密權重矩陣進行裁剪，以得到用于下一輪訓練過程的稀疏權重矩陣，其中，所述圖像分類模型包括多個網絡層，每個網絡層包括多個算子，每個算子可包括至少一個算子矩陣；在所述任意的一輪的損失函數的取值小于閾值的情況下，停止所述訓練過程；其中，根據本輪的稀疏權重矩陣進行所述圖像分類模型的前向計算，包括：根據本輪圖像分類模型中的各算子矩陣以及本輪的稀疏權重矩陣進行前向計算，以得到所述樣本圖像在本輪預測類別；相應的，對所述本輪的損失函數進行反向梯度計算，以得到本輪的稠密權重矩陣，包括：根據本輪圖像分類模型中的各算子矩陣對所述本輪的損失函數進行反向梯度計算，以得到本輪的稠密權重矩陣。

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