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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于皮肤病的分类模型的训练方法、装置、设备及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：CN114663396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210288426.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于皮肤病的分类模型的训练方法、装置、设备及介质是由张芮溟;侯晓帅;王佳平设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于皮肤病的分类模型的训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别检测技术领域，公开了一种基于皮肤病的分类模型的训练方法、装置、设备及介质，包括：对原始卷积神经网络进行初步训练，并将图卷积神经网络加入到所述原始卷积神经网络内，以得到初步卷积神经网络；将含有皮肤病的图像集数据作为参数，输入到所述初步卷积神经网络中，以提取特征向量集数据；对所述特征向量集数据进行处理，得到网络预测值；根据所述网络预测值与皮肤病的原始标签，得到交叉熵损失集数据；根据所述交叉熵损失集数据对分类模型中的训练参数进行训练，得到基于皮肤病的分类模型。本发明能够使经过训练后的分类模型的分类精度得到提升。

本发明授权基于皮肤病的分类模型的训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于皮肤病的分类模型的训练方法，其特征在于，包括步骤：对原始卷积神经网络进行初步训练，并将图卷积神经网络加入到所述原始卷积神经网络内，以得到初步卷积神经网络；将含有皮肤病的图像集数据作为参数，输入到所述初步卷积神经网络中，以提取特征向量集数据；对所述特征向量集数据进行处理，以得到高维特征向量集数据；所述高维特征向量集数据表示为X【b，D，c】，其中，b为并行的样本数，c为特征维度，D为高维特征向量集数据的维度；将所述高维特征向量集数据输入到全连接层网络中，以得到针对不同皮肤病类别的第一特征向量集数据；所述第一特征向量集数据表示为X【b，D，N】；对所述第一特征向量集数据进行维度变化处理，以得到所述第二特征向量集数据；所述第二特征向量集数据表示为X【b，N，D】，其中，N为图结构中皮肤病类别的数量，图结构表示为A【N，N】，A表示不同皮肤病类别之间的关系；将所述第二特征向量集数据作为参数，输入到所述图卷积神经网络中，以得到输出向量集数据；所述输出向量集数据Y，表示为Y＝ReLUAXW+B，其中，输出向量集数据Y的维度为【b，N，D1】，D1为第二特征向量集数据的维度，W为图卷积层的权重，B为图卷积层的偏移量；对所述输出向量集数据进行维度变化处理，以得到网络预测值；所述网络预测值的维度为[b，N]，b为并行的样本数；根据所述网络预测值与皮肤病的原始标签，得到交叉熵损失集数据；根据所述交叉熵损失集数据对分类模型中的训练参数进行训练，得到基于皮肤病的分类模型。

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