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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利训练分类模型、数据分类方法、装置、设备、介质及产品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：CN114724007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210336174.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权训练分类模型、数据分类方法、装置、设备、介质及产品是由周文硕;杨大陆;杨叶辉;武秉泓;王晓荣;王磊设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练分类模型、数据分类方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本公开提供了训练分类模型方法、数据分类方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技技术领域，可应用于医学影像处理场景。具体实现方案为：利用分类模型的第一网络分支对第一训练图像进行分类预测，并基于得到的分类预测结果，确定第一训练图像对应的分类损失；利用分类模型的第二网络分支提取第一训练图像的第一图像特征，以及第二训练图像的第二图像特征；基于第一图像特征与第二图像特征，确定对比损失；基于分类损失以及对比损失，更新分类模型的参数，得到训练完成的分类模型。本公开提升了分类模型的图像分类效果。

本发明授权训练分类模型、数据分类方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种训练分类模型的方法，包括： 利用分类模型的第一网络分支对第一训练图像进行分类预测，并基于得到的分类预测结果，确定所述第一训练图像对应的分类损失； 利用所述分类模型的第二网络分支提取所述第一训练图像的第一图像特征，并提取第二训练图像的第二图像特征； 基于所述第一图像特征与所述第二图像特征，确定对比损失； 基于所述分类损失以及所述对比损失，更新所述分类模型的参数，得到训练完成的分类模型； 所述基于所述分类损失以及所述对比损失，更新所述分类模型的参数，包括： 基于所述分类损失，利用反向传播更新所述第一网络分支的参数，并基于所述对比损失，利用反向传播更新所述第一网络分支的参数； 基于更新后的第一网络分支的参数，通过动量更新所述第二网络分支的参数；其中，所述第二网络分支的网络权重通过对所述第一网络分支的网络参数进行指数移动平均更新； 所述利用所述分类模型的第二网络分支提取所述第一训练图像的第一图像特征，并提取所述第二训练图像的第二图像特征，包括： 利用所述第二网络分支中第一分支的投影器与预测器，提取所述第一训练图像的第一图像特征； 利用所述第二网络分支中第二分支的投影器，提取所述第二训练图像的第二图像特征； 其中，所述第一分支的参数基于所述第一图像特征和所述第二图像特征的对比损失更新，所述第二分支的参数基于所述第一分支的参数更新。

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