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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、图像分类方法及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：CN114998649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210536970.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置是由张开活;邢冯;蓝翔设计研发完成，并于2022-05-17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、图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提出了图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、计算机视觉等技术领域，具体实现方案为：采用样本图像，对图像分类模型执行多轮训练过程，其中，任意一轮的训练过程包括：根据设定的稀疏权重矩阵进行图像分类模型的前向计算，进而，根据得到的预测类别与类别标注标签之间的差异，确定本轮的损失函数；对本轮的损失函数进行反向梯度计算，并根据得到的本轮的稠密权重矩阵进行裁剪，得到用于下一轮训练过程的稀疏权重矩阵，由此，使整个训练过程中保持权重矩阵是稀疏的，加快了训练过程中的计算速度，可有效地降低训练过程中的计算时间。

本发明授权图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，包括：获取样本图像；采用所述样本图像，对图像分类模型执行多轮训练过程，其中，任意一轮的训练过程包括：根据设定的稀疏权重矩阵进行所述图像分类模型的前向计算，以得到所述样本图像在本轮的预测类别；根据所述预测类别与样本图像上的类别标注标签之间的差异，以确定本轮的损失函数；对所述本轮的损失函数进行反向梯度计算，以得到本轮的稠密权重矩阵；对所述本轮的稠密权重矩阵进行裁剪，以得到用于下一轮训练过程的稀疏权重矩阵，其中，所述图像分类模型包括多个网络层，每个网络层包括多个算子，每个算子可包括至少一个算子矩阵；在所述任意的一轮的损失函数的取值小于阈值的情况下，停止所述训练过程；其中，根据本轮的稀疏权重矩阵进行所述图像分类模型的前向计算，包括：根据本轮图像分类模型中的各算子矩阵以及本轮的稀疏权重矩阵进行前向计算，以得到所述样本图像在本轮预测类别；相应的，对所述本轮的损失函数进行反向梯度计算，以得到本轮的稠密权重矩阵，包括：根据本轮图像分类模型中的各算子矩阵对所述本轮的损失函数进行反向梯度计算，以得到本轮的稠密权重矩阵。

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