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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序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：CN114330499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202111441458.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由宁慕楠;马锴;郑冶枫;黎晓新设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：获取样本数据，样本数据所属数据集合中的数据对应标注有数据标签；基于数据标签的标签取值分布情况，确定调整参数；通过分类模型对样本数据进行分类预测，得到样本预测概率；以调整参数对样本预测概率的损失确定过程进行均衡性调整，得到损失值；通过损失值对分类模型进行训练，得到数据分类模型，用于对目标数据在数据标签范围内进行分类。通过上述方法，以数据集合中的数据以及数据标签确定调整参数，并对样本数据进行分析，避免因为数据特征属性不均衡导致分类结果不准确的问题。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。

本发明授权分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，由终端执行，所述方法包括： 获取样本数据，所述样本数据为数据集合中的数据，所述数据集合中的数据对应标注有数据标签，所述数据标签用于以标签取值指示数据的参考分类，所述样本数据包括医学图像数据，所述数据标签用于指示所述医学图像数据是否存在病灶，所述数据标签基于所述标签取值包括第一类标签和第二类标签； 基于所述数据标签对应的标签取值的数量和所述数据集合中数据的数量，确定所述第一类标签的第一取值分布情况和所述第二类标签的第二取值分布情况； 基于所述第一取值分布情况和所述第二取值分布情况，确定调整参数；其中，基于所述第一类标签、所述第一取值分布情况以及数据标签的数量，确定所述第一类标签对应的第一参数；基于所述第二类标签、所述第二取值分布情况以及所述数据标签的数量，确定所述第二类标签对应的第二参数，所述调整参数中包括所述第一参数和所述第二参数，所述数据集合包括医学数据集合； 通过分类模型对所述样本数据进行分类预测，得到所述样本数据对应所述数据标签的样本预测概率； 以所述调整参数对所述样本预测概率的损失确定过程进行均衡性调整，得到损失值； 通过所述损失值对所述分类模型进行训练，得到数据分类模型，所述数据分类模型用于对目标数据在所述数据标签范围内进行分类，所述目标数据为医学图像数据，所述数据分类模型用于确定所述医学图像数据的病灶分类结果。

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