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龙图腾网获悉北京医准智能科技有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115100478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210804675.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由马璐;丁佳;李小星;吕晨翀设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于第一训练集包括图像类别的数量，确定超球体上的至少两个目标位置；生成第二训练集；基于第一编码器确认第一训练集对应的特征，以及第二训练集对应的特征；基于第一训练集中每一个图像类别对应的特征，确认至少两个目标位置对应的图像类别；基于第一训练集对应的特征、第二训练集对应的特征，以及至少两个目标位置对应的图像类别，确定第一编码器的损失函数；基于所述损失函数，调整第一编码器的参数；基于第三训练集对第二编码器进行训练；其中，第三训练集包括或不包括第一训练集，第三训练集中图像类别的数量大于第一图像训练集中图像类别的数量。

本发明授权图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于第一训练集包括图像类别的数量，确定超球体上的至少两个目标位置； 对所述第一训练集中第一样本图像进行图像增强，生成第二训练集； 基于所述图像分类模型包括的第一编码器确认所述第一训练集中各样本图像对应的特征，以及所述第二训练集中各样本图像对应的特征； 基于所述第一训练集中每一个图像类别对应的样本图像的特征，确认所述至少两个目标位置对应的图像类别； 基于所述第一训练集包括的各样本图像的特征、所述第二训练集包括的各样本图像的特征，以及所述至少两个目标位置对应的图像类别，确定所述第一编码器的损失函数； 基于所述第一编码器的损失函数，调整所述第一编码器的参数，确认调整参数的所述第一编码器为第二编码器； 将第三训练集输入至所述第二编码器中，对所述第二编码器进行训练，确认训练后的所述第二编码器，为第三编码器； 其中，所述第三训练集包括或不包括所述第一训练集，所述第三训练集中图像类别的数量大于所述第一训练集中图像类别的数量。

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