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龍圖騰網恭喜北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司申請的專利分類模型的訓練方法和訓練裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN111950579B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910414262.5，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權分類模型的訓練方法和訓練裝置是由葉韻設計研發完成，并于2019-05-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本分類模型的訓練方法和訓練裝置在說明書摘要公布了：本公開提出一種分類模型的訓練方法和訓練裝置，涉及機器學習領域。本公開單獨訓練分類模型，相對于同時訓練相關的兩個模型，模型的穩定性更好；并且基于生成樣本數據設置用于抑制所有輸出類別激活的損失函數，在真實類別的基礎上不需要額外增加虛假類別，有利于降低訓練的復雜度。

本發明授權分類模型的訓練方法和訓練裝置在權利要求書中公布了：1.一種分類模型的訓練方法，包括：將真實樣本數據和所述真實樣本數據的標簽數據輸入待訓練的分類模型，得到所述分類模型輸出的第一組輸出值，基于預設的第一損失函數和第一組輸出值計算第一損失，并計算所述第一損失函數在所述分類模型當前參數下的第一梯度信息；將生成樣本數據輸入所述分類模型，得到所述分類模型輸出的第二組輸出值，基于預設的用于抑制所有輸出類別激活的第二損失函數和第二組輸出值計算第二損失，并計算所述第二損失函數在所述分類模型當前參數下的第二梯度信息；根據所述第一損失和所述第二損失判斷所述分類模型是否收斂，在所述分類模型未收斂的情況下，基于第一梯度信息和第二梯度信息的梯度疊加信息，按照梯度下降的方法更新所述分類模型的參數，并對所述分類模型繼續進行訓練，其中，所述分類模型為圖像分類模型；所述真實樣本數據為真實事物的圖像數據，所述真實樣本數據的標簽數據為標注的真實事物的種類，所述第一組輸出值為真實事物的圖像數據在各個種類上的概率；所述生成樣本數據為對真實事物的圖像數據添加噪聲得到的虛假事物的圖像數據，所述第二組輸出值為虛假事物的圖像數據在各個種類上的概率；第二損失函數根據所述第二組輸出值中每個輸出類別上的輸出值與數值小的預設值之間的差值信息確定。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司，其通訊地址為：100086 北京市海淀區知春路76號8層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。