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龙图腾网恭喜北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利分类模型的训练方法和训练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：CN111950579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：201910414262.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权分类模型的训练方法和训练装置是由叶韵设计研发完成，并于2019-05-17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和训练装置在说明书摘要公布了：本公开提出一种分类模型的训练方法和训练装置，涉及机器学习领域。本公开单独训练分类模型，相对于同时训练相关的两个模型，模型的稳定性更好；并且基于生成样本数据设置用于抑制所有输出类别激活的损失函数，在真实类别的基础上不需要额外增加虚假类别，有利于降低训练的复杂度。

本发明授权分类模型的训练方法和训练装置在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，包括：将真实样本数据和所述真实样本数据的标签数据输入待训练的分类模型，得到所述分类模型输出的第一组输出值，基于预设的第一损失函数和第一组输出值计算第一损失，并计算所述第一损失函数在所述分类模型当前参数下的第一梯度信息；将生成样本数据输入所述分类模型，得到所述分类模型输出的第二组输出值，基于预设的用于抑制所有输出类别激活的第二损失函数和第二组输出值计算第二损失，并计算所述第二损失函数在所述分类模型当前参数下的第二梯度信息；根据所述第一损失和所述第二损失判断所述分类模型是否收敛，在所述分类模型未收敛的情况下，基于第一梯度信息和第二梯度信息的梯度叠加信息，按照梯度下降的方法更新所述分类模型的参数，并对所述分类模型继续进行训练，其中，所述分类模型为图像分类模型；所述真实样本数据为真实事物的图像数据，所述真实样本数据的标签数据为标注的真实事物的种类，所述第一组输出值为真实事物的图像数据在各个种类上的概率；所述生成样本数据为对真实事物的图像数据添加噪声得到的虚假事物的图像数据，所述第二组输出值为虚假事物的图像数据在各个种类上的概率；第二损失函数根据所述第二组输出值中每个输出类别上的输出值与数值小的预设值之间的差值信息确定。

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