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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于深度学习串联优化器的图像分类方法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：CN119445238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411535162.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习串联优化器的图像分类方法是由邹伟东;夏元清设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习串联优化器的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习串联优化器的图像分类方法，针对Adam优化器及SGD优化器各自的优缺点，构建了基于Adam优化器和SGD优化器的深度学习串联优化器，以Adam优化器作为主优化器，SGD优化器作为副优化器，采用深度学习串联优化器优化图像分类网络模型的训练训练过程，得到更优的网络参数值，以实现更加精确的图像分类。

本发明授权一种基于深度学习串联优化器的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习串联优化器的图像分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1、采集图像数据建立图像数据集，并为图像数据集中的图像数据建立标记形成训练样本集； 步骤2、选择神经网络模型建立图像分类网络模型，图像分类网络模型的输入为待分类图像，输出为待分类图像的类型； 步骤3、构建由SGD优化器和Adam优化器串联形成的深度学习串联优化器，输入为当前第k-1次迭代后的图像分类网络模型网络参数值的梯度，输出为第k次迭代所需设置的图像分类网络模型的网络参数值；深度学习串联优化器内，将输入经Adam优化器处理所得到的网络参数值作为第一参数值，再将当前网络参数值的梯度与第一参数值的和经SGD优化器处理所得到的网络参数值作为第二参数值，将第二参数值作为输出； 步骤4、将训练样本集中的样本图像输入图像分类网络模型得到样本图像的标签，再采用深度学习串联优化器优化图像分类网络模型的网络参数值，完成一次迭代，当迭代次数k达到设定的阈值时，完成对图像分类网络模型的训练； 步骤5、将待分类图像输入训练得到的图像分类网络模型中，图像分类网络模型输出待分类图像的类别，完成图像的分类； 所述步骤3中所述将当前网络参数值的梯度与第一参数值的和经SGD优化器处理所得到的网络参数值作为第二参数值的计算方式为： 其中，为SGD优化器在第k-1次迭代后得到的图像分类网络模型的第二参数值；ηSGD为SGD优化器的初始学习率；为第k次迭代所需采用的第二参数值。

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