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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司申请的专利一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及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：CN116071583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211696838.X，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、装置、计算机设备及介质是由余晓填;王孝宇设计研发完成，并于2022-12-28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、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种图像分类模型的训练方法、装置、设备及介质。该方法通过无监督图像重构模型得到自编码特征向量和重构图像特征向量，得到自编码特征向量的K个特征向量聚类簇，以确定用于表征各个图像类别之间噪声混淆信息的噪声概率转移矩阵，根据有监督图像分类模型得到类别概率估计向量，结合噪声概率转移矩阵确定模型损失进行模型训练，得到训练好的有监督图像分类模型进行图像分类，通过特征向量聚类簇衡量噪声标签和非噪声标签的分布，得到噪声概率转移矩阵来表征图像类别之间的噪声混淆信息，并衡量有监督图像分类模型的损失，减少了噪声标签对有监督图像分类模型的影响，提高了有监督图像分类模型的准确率。

本发明授权一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及介质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，所述图像分类模型的训练方法包括： 获取训练集中的待分类图像及其类别标签，将每个所述待分类图像输入至无监督图像重构模型中，得到每个所述待分类图像的自编码特征向量和重构图像特征向量； 对所有所述待分类图像的自编码特征向量进行聚类，得到K个特征向量聚类簇，根据每个所述特征向量聚类簇中各个所述自编码特征向量对应的所述待分类图像及其类别标签，确定用于表征各个图像类别之间噪声混淆信息的噪声概率转移矩阵，其中，K为正整数； 将每个所述待分类图像输入至有监督图像分类模型中，得到每个所述待分类图像的类别概率估计向量； 根据每个所述待分类图像以及每个所述待分类图像的所述重构图像特征向量，确定所述无监督图像重构模型的无监督模型损失，根据所述噪声概率转移矩阵、每个所述待分类图像的所述类别概率估计向量和所述类别标签，确定所述有监督图像分类模型的有监督模型损失； 根据所述无监督模型损失对所述无监督图像重构模型进行训练，根据所述有监督模型损失对所述有监督图像分类模型进行训练，直至所述无监督模型损失和所述有监督模型损失收敛，得到训练好的无监督图像重构模型和训练好的有监督图像分类模型，利用所述训练好的有监督图像分类模型进行图像分类。

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