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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司申請(qǐng)的專利分類模型的訓(xùn)練方法，裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114997318B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210674953.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)分類模型的訓(xùn)練方法，裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由楊一博;王睿彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本分類模型的訓(xùn)練方法，裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開涉及一種分類模型的訓(xùn)練方法，裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本公開的方法包括：將用于訓(xùn)練的樣本劃分為多個(gè)子批，其中，每個(gè)子批包括一個(gè)或多個(gè)樣本；將每個(gè)子批的樣本輸入分類模型，確定每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的分類誤差相對(duì)于分類模型的初始化參數(shù)的梯度向量；根據(jù)每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量，確定目標(biāo)函數(shù)的值，其中，目標(biāo)函數(shù)與分類模型的分類損失負(fù)相關(guān)；在目標(biāo)函數(shù)的值未達(dá)到最大值的情況下，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)調(diào)整分類模型的初始化參數(shù)；直至目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最大值，將分類模型的初始化參數(shù)作為優(yōu)化后的初始化參數(shù)，并對(duì)具有優(yōu)化后的初始化參數(shù)的分類模型進(jìn)行訓(xùn)練。

本發(fā)明授權(quán)分類模型的訓(xùn)練方法，裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分類模型的訓(xùn)練方法，包括： 將用于訓(xùn)練的樣本劃分為多個(gè)子批，其中，每個(gè)子批包括一個(gè)或多個(gè)樣本； 將每個(gè)子批的樣本輸入分類模型，確定所述每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的分類誤差相對(duì)于所述分類模型的初始化參數(shù)的梯度向量； 根據(jù)所述每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量，確定目標(biāo)函數(shù)的值，其中，所述目標(biāo)函數(shù)與所述分類模型的分類損失負(fù)相關(guān)；所述目標(biāo)函數(shù)包括第一子函數(shù)和第二子函數(shù)中至少一個(gè)，確定目標(biāo)函數(shù)的值包括以下至少一項(xiàng)：根據(jù)所述每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量，確定所述每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量的模長(zhǎng)，根據(jù)所述每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量的模長(zhǎng)確定所述第一子函數(shù)的值；根據(jù)所述每個(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量，確定每?jī)蓚€(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量的相似度，根據(jù)所述每?jī)蓚€(gè)子批對(duì)應(yīng)的梯度向量的相似度確定所述第二子函數(shù)的值； 在所述目標(biāo)函數(shù)的值未達(dá)到最大值的情況下，根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)調(diào)整所述分類模型的初始化參數(shù)； 直至所述目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最大值，將所述分類模型的初始化參數(shù)作為優(yōu)化后的初始化參數(shù)，并對(duì)具有所述優(yōu)化后的初始化參數(shù)的所述分類模型進(jìn)行訓(xùn)練， 其中，所述樣本為樣本圖像，所述分類模型為圖像分類模型，所述分類誤差為圖像分類誤差；或者， 所述樣本為樣本文本，所述分類模型為文本分類模型，所述分類誤差為文本分類誤差；或者， 所述樣本為樣本音頻，所述分類模型為音頻分類模型，所述分類誤差為音頻分類誤差；或者， 所述樣本為樣本視頻，所述分類模型為視頻分類模型，所述分類誤差為視頻分類誤差。

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