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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京三快在線科技有限公司申請的專利圖片分類模型獲取方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN112487226B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011232795.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/55；該發(fā)明授權(quán)圖片分類模型獲取方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由賓義;張慶;羅恒亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-11-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖片分類模型獲取方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：一種圖片分類模型獲取方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法可以為待訓(xùn)練圖片分類模型構(gòu)建主訓(xùn)練任務(wù)以及至少一個(gè)輔助訓(xùn)練任務(wù)；其中，主訓(xùn)練任務(wù)為結(jié)合輔助訓(xùn)練任務(wù)中獲取到的輔助信息，識別圖片屬于各個(gè)敏感圖片類別的概率；輔助訓(xùn)練任務(wù)包括識別圖片在網(wǎng)絡(luò)平臺中所屬的品類，根據(jù)主訓(xùn)練任務(wù)和輔助訓(xùn)練任務(wù)，對待訓(xùn)練圖片分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取目標(biāo)圖片分類模型。這樣，可以使待訓(xùn)練圖片分類模型在訓(xùn)練過程中，學(xué)習(xí)到如何識別圖片所屬的品類，以及結(jié)合圖片所屬的品類，識別圖片屬于各個(gè)敏感圖片類別的概率的能力。進(jìn)而一定程度上可以消除模型分類時(shí)由于不同品類下敏感圖片的呈現(xiàn)方式對分類帶來的影響，降低誤判概率，提高準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)圖片分類模型獲取方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖片分類模型獲取方法，其特征在于，所述方法包括：為待訓(xùn)練圖片分類模型構(gòu)建主訓(xùn)練任務(wù)以及至少一個(gè)輔助訓(xùn)練任務(wù)；其中，所述主訓(xùn)練任務(wù)為結(jié)合所述輔助訓(xùn)練任務(wù)中獲取到的輔助信息，識別圖片屬于各個(gè)敏感圖片類別的概率；所述輔助訓(xùn)練任務(wù)包括識別圖片在網(wǎng)絡(luò)平臺中所屬的品類；根據(jù)所述主訓(xùn)練任務(wù)和所述輔助訓(xùn)練任務(wù)，對所述待訓(xùn)練圖片分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取目標(biāo)圖片分類模型；所述待訓(xùn)練圖片分類模型包括共享層以及各訓(xùn)練任務(wù)對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)層；所述根據(jù)所述主訓(xùn)練任務(wù)和所述輔助訓(xùn)練任務(wù)，對所述待訓(xùn)練圖片分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括：根據(jù)所述主訓(xùn)練任務(wù)對應(yīng)的第一訓(xùn)練樣本及所述輔助訓(xùn)練任務(wù)對應(yīng)的第二訓(xùn)練樣本，獲取所述待訓(xùn)練圖片分類模型對應(yīng)所述主訓(xùn)練任務(wù)的第一損失值以及對應(yīng)所述輔助訓(xùn)練任務(wù)的第二損失值；根據(jù)所述第一損失值和所述第二損失值，共同調(diào)整所述共享層中的模型參數(shù)；根據(jù)所述第一損失值以及所述第二損失值，分別調(diào)整所述主訓(xùn)練任務(wù)對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)層中的模型參數(shù)及所述輔助訓(xùn)練任務(wù)對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)層中的模型參數(shù)。

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