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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种模型训练、图像识别方法、装置、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：CN116824331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310650574.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种模型训练、图像识别方法、装置、设备及存储介质是由陈璟洲;冯健明;武文琦;刘健设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练、图像识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种模型训练、图像识别方法、装置、设备及存储介质，用于隐私保护，可以通过将样本图像属于每个父类别的概率值和样本图像属于每个类别下的子类别的概率值之间的偏差为约束条件，以使图像识别模型输出的样本图像属于任意一个父类别的概率值和图像识别模型输出的样本图像属于这个父类别下的子类别的概率值保持一致，从而使得在对图像识别模型进行训练过程中，可以在使用细粒度的各样本图像对图像识别模型进行训练的同时，使用部分粗粒度的样本图像对图像识别模型进行训练，进而可以在给定的数量有限的细粒度样本图像的基础上，提升图像识别模型的训练效果。

本发明授权一种模型训练、图像识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，所述方法包括： 获取样本图像； 将所述样本图像输入到图像识别模型中，以通过所述图像识别模型确定所述样本图像属于预设的每个类别的概率值，其中，各类别中包含有按照不同粒度层级划分出的父类别和子类别； 针对每个父类别，根据所述样本图像属于该父类别的概率值和所述样本图像属于该父类别下的子类别的概率值之间的偏差，确定该父类别对应的第一损失； 针对每个父类别，根据所述样本图像属于该父类别的概率值和所述样本图像属于该父类别下的子类别的概率值之间的偏差，以及，根据所述样本图像属于该父类别的概率值和所述样本图像属于其他父类别下的子类别的概率值之间的偏差，确定该父类别对应的第二损失； 确定所述样本图像对应的标签父类别，并至少以最小化所述样本图像属于各父类别的概率值与所述标签父类别之间的偏差以及最小化各父类别对应的第一损失为优化目标，对所述图像识别模型进行训练； 其中，所述至少以最小化所述样本图像属于各父类别的概率值与所述标签父类别之间的偏差以及最小化各父类别对应的第一损失为优化目标，对所述图像识别模型进行训练，具体包括：至少以最小化所述样本图像属于各父类别的概率值与所述标签父类别之间的偏差以及最小化各父类别对应的第一损失和各父类别对应的第二损失为优化目标，对所述图像识别模型进行训练。

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