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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一种基于自适应注意力的分类模型的训练方法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：CN114330595B 。

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：202210031614.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于自适应注意力的分类模型的训练方法是由张芮溟;侯晓帅;王佳平设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应注意力的分类模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应注意力的分类模型的训练方法，包括步骤：获取含有皮肤病的原始图像集数据；提取原始图像集数据中的原始特征向量数据与原始输出向量数据，并得到分类损失集数据；根据原始特征向量数据构建图像，得到重建图像集数据，并提取重建图像集数据的重建特征向量数据与重建输出向量数据；根据重建特征向量数据、重建输出向量数据、原始特征向量数据以及原始输出向量数据，得到一致性损失集数据；根据分类损失集数据与一致性损失集数据对分类模型的训练参数进行训练，得到训练好的分类模型。通过本发明公开的一种基于自适应注意力的分类模型的训练方法、装置、设备及介质，本发明能够能够显著提升分类模型的泛化性和鲁棒性。

本发明授权一种基于自适应注意力的分类模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应注意力的分类模型的训练方法，其特征在于，其应用于分类模型中，包括步骤：获取含有皮肤病的原始图像集数据；所述原始图像集数据包括多个图像，所述多个图像包含不同的皮肤病数据，所述皮肤病数据聚集于人体皮肤上各类不同的皮损表征；提取所述原始图像集数据中的原始特征向量数据与原始输出向量数据，并得到分类损失集数据；根据所述原始特征向量数据构建图像，得到重建图像集数据，并提取所述重建图像集数据的重建特征向量数据与重建输出向量数据；根据所述重建特征向量数据、所述重建输出向量数据、所述原始特征向量数据以及所述原始输出向量数据，以得到一致性损失；所述一致性损失，表示为：；其中，表示重建特征向量数据、重建输出向量数据；表示原始特征向量数据、原始输出向量数据；表示重建特征向量数据与原始特征向量数据的比值，重建输出向量数据与原始输出向量数据的比值；对多个所述一致性损失进行集合，以得到一致性损失集数据；根据所述分类损失集数据与所述一致性损失集数据对所述分类模型的训练参数进行训练，得到训练好的所述分类模型；其中，所述提取原始图像集数据中的原始特征向量数据与原始输出向量数据，并得到分类损失集数据的步骤包括：将所述原始图像集数据输入到所述分类模型中的卷积神经网络内，以提取所述原始图像集数据中不同原始图像的所述原始特征向量数据；将所述原始特征向量数据输入到所述分类模型中的全连接网络内，以得到所述原始输出向量数据；根据所述原始图像集数据，以得到相应的所述原始图像的分类损失；对多个所述分类损失进行集合，以得到分类损失集数据。

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