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龍圖騰網恭喜北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司申請的專利模型訓練方法、對象識別方法、裝置、介質及電子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：CN111626315B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：201910152180.8，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權模型訓練方法、對象識別方法、裝置、介質及電子設備是由劉武;梅濤;劉鑫辰設計研發完成，并于2019-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、對象識別方法、裝置、介質及電子設備在說明書摘要公布了：本公開涉及計算機技術領域，具體涉及一種模型訓練方法、對象識別方法、模型訓練裝置、對象識別裝置、計算機可讀存儲介質及電子設備。本公開實施例中的模型訓練方法用于對包括特征提取層和分類層的預訓練模型進行追加訓練，該方法包括：基于預訓練模型的特征提取層構建追加樣本分類模型；利用標注追加類型的追加樣本對追加樣本分類模型進行訓練以確定追加類型的追加分類權重；將追加分類權重添加至預訓練模型的分類層。該方法不必對原始樣本進行重復訓練可以在保證模型整體精度的情況下不斷增加新的數據類型，而且可以極大地節約模型訓練成本，提高模型訓練效率。

本發明授權模型訓練方法、對象識別方法、裝置、介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，用于對包括特征提取層和分類層的預訓練模型進行追加訓練，其特征在于，所述預訓練模型包括商品分類模型，所述商品分類模型的輸入數據為商品圖像，輸出數據為對應的商品類別；所述方法包括：基于所述預訓練模型的特征提取層構建追加樣本分類模型；利用標注追加類型的追加樣本對所述追加樣本分類模型進行訓練以確定所述追加類型的追加分類權重；將所述追加分類權重添加至所述預訓練模型的分類層；其中，所述追加樣本分類模型包括追加樣本特征生成器和追加樣本權重生成器；所述基于所述預訓練模型的特征提取層構建追加樣本分類模型，包括：將所述預訓練模型的特征提取層進行參數固定，以形成所述追加樣本特征生成器；從所述預訓練模型的分類層中獲取原始分類權重，利用所述追加樣本特征生成器對追加樣本進行特征提取以得到所述追加樣本的特征向量；根據所述特征向量計算對應于所述追加樣本的追加類型的均值向量；將所述均值向量和所述預訓練模型的原始分類權重作為輸入參數并將所述追加分類權重作為輸出參數，構建所述追加樣本權重生成器；其中，所述追加樣本權重生成器基于如下公式構建得到： 其中，Wn為所述追加類型的追加分類權重，n為所述追加類型的數量，base為所述預訓練模型的原始類型數量，attention為注意力模型函數，Fj為所述追加類型的均值向量，lb為待學習的注意力分配參數，Wb為所述預訓練模型的原始分類權重。

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