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龙图腾网获悉之江实验室;浙江大学申请的专利一种训练分类模型的方法、装置、存储介质及电子设备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：CN116363418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310240413.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种训练分类模型的方法、装置、存储介质及电子设备是由冯尊磊;胡佳聪;王一张;程乐超;贾志杰;宋明黎设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练分类模型的方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种训练分类模型的方法、装置、存储介质及电子设备。本方法通过确定各子网络层对应的输入维度中的无效维度，确定了对分类模型的输出结果无效的各子网络层对应的无效维度上各计算节点输出的结果，根据这些输出的结果确定第一损失，根据基于训练样本标注确定的第二损失以及该第一损失，确定总损失，以总损失最小训练分类模型，减少了各子网络层对应的无效维度上各计算节点输出的结果对分类模型的输出结果的影响，提高了分类模型的分类准确性。

本发明授权一种训练分类模型的方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种训练分类模型的方法，其特征在于，所述分类模型包括多个子网络层，所述分类模型用于对用户进行风险分类，所述方法包括： 确定训练样本及其标注，所述训练样本是根据图数据中的节点确定的，所述图数据是根据用户执行业务的业务数据建立的，所述图数据的节点为用户对应的节点，所述图数据中的边表示用户之间执行的业务，所述用户对应的节点的属性包括用户信息，所述边的属性包括交易信息以及投诉信息； 将所述训练样本输入所述分类模型，获得所述分类模型输出的所述训练样本对应的图数据中节点的分类结果； 针对所述分类模型中每个子网络层，确定该子网络层中每个输入维度的输入数据，并根据各输入维度的输入数据以及该子网络层中各计算节点的模型参数，确定该子网络层中各计算节点对应的无效维度； 根据该子网络层中各计算节点对应的无效维度，从该子网络层的各输入维度中，确定该子网络层对应的无效维度； 根据各子网络层对应的无效维度上各计算节点输出的结果，确定第一损失，并根据所述标注和所述分类模型输出的结果确定第二损失； 根据所述第一损失与所述第二损失，确定总损失，以总损失最小为优化目标，训练所述分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人之江实验室;浙江大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道之江实验室南湖总部；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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