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龙图腾网恭喜阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利模型训练、图像分类方法、服务器及存储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：CN114170425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202111297227.3，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权模型训练、图像分类方法、服务器及存储介质是由孙鹏飞设计研发完成，并于2021-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、图像分类方法、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种模型训练、图像分类方法、服务器及存储介质。在本实施例中，第一模型中的多个专家模型中，包括至少两种具有不同网络结构的专家模型，从而可利用不同的专家模型进行知识学习，有利于在样本数量有限时，对不同难度的样本进行识别。根据专家模型收敛后从样本图像上提取到的图像特征对融合模型进行训练，可使得融合模型根据专家模型学习到的知识，动态地学习如何合理利用多个专家模型各自学习到的知识，从而让不同的性能的专家模型对最终输出的分类结果做出不同的贡献，即使在样本图像的数量较少的情况下，也能够进行高效学习。

本发明授权模型训练、图像分类方法、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，待训练的第一模型包括：多个专家模型，以及与所述多个专家模型连接的融合模型；所述多个专家模型包括至少两种不同网络结构的专家模型；所述方法包括：通过多个专家模型对样本图像进行特征提取，得到所述多个专家模型各自对应的图像特征；通过所述多个专家模型各自对应的分类器，对所述多个专家模型各自对应的图像特征进行分类运算处理，得到所述多个专家模型各自的分类结果；以令所述多个专家模型各自的分类结果与标签真值的差距收敛至第二指定范围为学习目标，调整所述多个专家模型各自的参数；获取所述多个专家模型在收敛后对样本图像进行特征提取得到的图像特征；所述样本图像上标注有标签真值；通过所述融合模型，根据所述多个专家模型各自的特征融合参数，对所述多个专家模型各自对应的图像特征进行融合，并对融合得到的特征进行分类运算处理，得到第一分类结果；以令所述第一分类结果与所述标签真值的差距收敛至第一指定范围为学习目标，调整所述多个专家模型各自的特征融合参数，所述多个专家模型各自的特征融合参数位于所述融合模型中。

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