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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基于稀疏矩阵算法的图像模型优化方法及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：CN116863268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310778852.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于稀疏矩阵算法的图像模型优化方法及装置是由沈力;米芃;陶大程设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏矩阵算法的图像模型优化方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于稀疏矩阵算法的图像模型优化方法及装置，通过将预先获取的图像训练集输入当前待优化图像模型进行训练，并获取当前待优化图像模型对应的待处理扰动参数，获取当前稀疏掩码，基于当前稀疏掩码以及待处理扰动参数，计算当前扰动参数，并基于当前扰动参数，采用梯度下降随机梯度下降的方法，得到更新模型参数，在更新模型参数对应的图像模型未收敛的情况下，将更新模型参数对应的图像模型作为当前待优化图像模型，并返回将预先获取的图像训练集输入当前待优化图像模型进行训练的步骤，直至当前待优化图像模型收敛，得到已优化图像模型。这样，能够进一步提高已优化图像模型的泛化能力，并提高已优化图像模型进行图像识别的准确率。

本发明授权一种基于稀疏矩阵算法的图像模型优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏矩阵算法的图像模型优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将预先获取的图像训练集输入当前待优化图像模型进行训练，并获取所述当前待优化图像模型对应的待处理扰动参数，其中，所述待处理扰动参数为基于所述当前待优化图像模型的参数获得的参数； 获取当前稀疏掩码，其中，所述当前稀疏掩码为表征所述当前待优化图像模型的当前优化状态的稀疏掩码；在所述获取当前稀疏掩码的步骤之前，所述方法还包括：判断待确定稀疏掩码是否需要更新，其中，所述待确定稀疏掩码为表征所述当前待优化图像模型的上一优化状态的稀疏掩码；在确定所述待确定稀疏掩码需要更新的情况下，基于稀疏度获取更新稀疏掩码，并将所述更新稀疏掩码作为当前稀疏掩码，其中，所述稀疏度为所述待确定稀疏掩码的稀疏度；在确定所述待确定稀疏掩码不需要更新的情况下，将所述待确定稀疏掩码作为当前稀疏掩码； 基于所述当前稀疏掩码以及所述待处理扰动参数，计算当前扰动参数，并基于所述当前扰动参数，采用随机梯度下降的方法，得到更新模型参数； 在所述更新模型参数对应的图像模型未收敛的情况下，将所述更新模型参数对应的图像模型作为当前待优化图像模型，并返回所述将预先获取的图像训练集输入当前待优化图像模型进行训练的步骤，直至所述当前待优化图像模型收敛，得到已优化图像模型，其中，所述已优化图像模型用于对待处理图像进行图像识别。

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