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龙图腾网恭喜荣耀终端有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、电子设备及可读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：CN117689974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202311523517.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像分类模型的训练方法、电子设备及可读存储介质是由田宇;杜远超;朱世宇设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像分类模型的训练方法、电子设备及可读存储介质，属于终端技术领域。应用于电子设备中，该方法包括：确定第一场景类别对应的第一文本信息的第一文本特征向量和第一场景类别对应的样本图像训练集中每个样本图像的视觉特征向量；基于第一文本特征向量更新第一场景类别对应的初始图像分类模型的权重；基于每个样本图像的视觉特征向量，对更新后的初始图像分类模型进行迭代训练，得到第一场景类别对应的第一图像分类模型，该第一图像分类模型能够识别属于第一场景类别的图像。本申请通过将第一文本特征向量作为待训练的图像分类模型的先验信息，从而无需融合文本信息和样本图像，减少了训练过程中的操作，提高了模型训练效率。

本发明授权图像分类模型的训练方法、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，应用于电子设备中，所述方法包括：确定第一场景类别对应的第一文本信息的第一文本特征向量和所述第一场景类别对应的样本图像训练集中每个样本图像的视觉特征向量；基于所述第一文本特征向量更新所述第一场景类别对应的初始图像分类模型的权重；基于所述每个样本图像的视觉特征向量，对更新后的初始图像分类模型进行迭代训练，得到所述第一场景类别对应的第一图像分类模型，所述第一图像分类模型能够识别属于所述第一场景类别的图像；其中，将所述每个样本图像的视觉特征向量输入至更新后的初始图像分类模型中，以进行迭代训练；在迭代训练过程中，确定每次训练后得到的图像分类模型的分类结果与预设结果之间的第二损失函数的损失值；在损失值收敛的情况下，将收敛时得到的图像分类模型确定为所述第一图像分类模型，所述预设结果为所述每个样本图像对应的分类标签。

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荣耀终端有限公司，其通讯地址为：518040 广东省深圳市福田区香蜜湖街道东海社区红荔西路8089号深业中城6号楼A单元3401；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”。