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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利分类模型的训练方法，装置和计算机可读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：CN114997318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210674953.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权分类模型的训练方法，装置和计算机可读存储介质是由杨一博;王睿彬设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型的训练方法，装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种分类模型的训练方法，装置和计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。本公开的方法包括：将用于训练的样本划分为多个子批，其中，每个子批包括一个或多个样本；将每个子批的样本输入分类模型，确定每个子批对应的分类误差相对于分类模型的初始化参数的梯度向量；根据每个子批对应的梯度向量，确定目标函数的值，其中，目标函数与分类模型的分类损失负相关；在目标函数的值未达到最大值的情况下，根据目标函数调整分类模型的初始化参数；直至目标函数的值达到最大值，将分类模型的初始化参数作为优化后的初始化参数，并对具有优化后的初始化参数的分类模型进行训练。

本发明授权分类模型的训练方法，装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，包括： 将用于训练的样本划分为多个子批，其中，每个子批包括一个或多个样本； 将每个子批的样本输入分类模型，确定所述每个子批对应的分类误差相对于所述分类模型的初始化参数的梯度向量； 根据所述每个子批对应的梯度向量，确定目标函数的值，其中，所述目标函数与所述分类模型的分类损失负相关；所述目标函数包括第一子函数和第二子函数中至少一个，确定目标函数的值包括以下至少一项：根据所述每个子批对应的梯度向量，确定所述每个子批对应的梯度向量的模长，根据所述每个子批对应的梯度向量的模长确定所述第一子函数的值；根据所述每个子批对应的梯度向量，确定每两个子批对应的梯度向量的相似度，根据所述每两个子批对应的梯度向量的相似度确定所述第二子函数的值； 在所述目标函数的值未达到最大值的情况下，根据所述目标函数调整所述分类模型的初始化参数； 直至所述目标函数的值达到最大值，将所述分类模型的初始化参数作为优化后的初始化参数，并对具有所述优化后的初始化参数的所述分类模型进行训练， 其中，所述样本为样本图像，所述分类模型为图像分类模型，所述分类误差为图像分类误差；或者， 所述样本为样本文本，所述分类模型为文本分类模型，所述分类误差为文本分类误差；或者， 所述样本为样本音频，所述分类模型为音频分类模型，所述分类误差为音频分类误差；或者， 所述样本为样本视频，所述分类模型为视频分类模型，所述分类误差为视频分类误差。

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