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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利一种图像分类模型的训练方法和装置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：CN115063629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210629134.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类模型的训练方法和装置是由曹琼;陶大程;陈夏宁设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像分类模型的训练方法和装置，涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：将图像样本输入至卷积神经网络，以卷积神经网络对图像样本的分类结果作为图像样本的第一分类标签；利用图像样本的预先标注的第二分类标签和第一分类标签，对图像分类模型进行预训练，得到预训练后的图像分类模型；将图像样本作为输入，第二分类标签作为输出，训练预训练后的图像分类模型。该实施方式能够学习卷积神经网络的归纳偏置，降低训练模型所需要的数据量，提高训练效率，提高训练后的模型的图像分类性能。

本发明授权一种图像分类模型的训练方法和装置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，包括： 将图像样本输入至卷积神经网络，以所述卷积神经网络对所述图像样本的分类结果作为所述图像样本的第一分类标签； 利用所述图像样本的预先标注的第二分类标签和所述第一分类标签，对图像分类模型进行预训练，得到预训练后的图像分类模型； 将所述图像样本作为输入，所述第二分类标签作为输出，训练所述预训练后的图像分类模型； 所述图像分类模型为变换器模型，所述利用所述图像样本的预先标注的第二分类标签和所述第一分类标签，对图像分类模型进行预训练，得到预训练后的图像分类模型，包括： 将所述图像样本经嵌入层处理后，输入至包括多头卷积注意力机制层的变换器模型，得到所述图像样本的变换器特征； 基于第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数，生成第一总体损失函数；其中，所述第二损失函数使所述变换器模型输出的分类概率与所述第二分类标签一致，所述第三损失函数使所述变换器模型输出的分类概率和所述第一分类标签一致，所述分类概率为所述图像样本属于各类别的概率；通过如下方式确定所述第一损失函数：从所述变换器特征中提取第一变换器特征和第二变换器特征，基于所述第一变换器特征和卷积神经网络特征，确定所述第一损失函数，所述卷积神经网络特征为通过卷积神经网络得到的所述图像样本的特征； 以所述第一总体损失函数趋近于0为训练目标，对所述变换器模型进行预训练，得到预训练后的变换器模型。

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