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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的图像分类方法、装置、计算机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：CN116310588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310383448.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能的图像分类方法、装置、计算机设备及介质是由瞿晓阳;王健宗设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的图像分类方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明适用于人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的图像分类方法、装置、计算机设备及介质。本发明将样本图像输入分布预测模型中得到预测概率分布，并获取真实概率分布以计算得到衰减损失函数、相对熵损失函数和背离损失函数，在确定预测概率分布的损失函数后采用梯度下降法调整模型参数至损失函数收敛，得到训练好的分布预测模型，最后将待分类图像输入训练好的分布预测模型得到目标概率分布，确定待分类图像的分类结果。本发明中衰减损失函数使预测概率分布更符合样本图像的预设分布规律，相对熵损失函数和背离损失函数使预测概率分布更接近样本图像的真实概率分布，提高了分布预测模型的预测准确性，进一步提高了图像分类结果的准确性。

本发明授权基于人工智能的图像分类方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的图像分类方法，其特征在于，所述图像分类方法包括： 将样本图像输入至分布预测模型中，得到所述样本图像的预测概率分布； 获取所述样本图像的真实概率分布，根据所述预测概率分布计算得到用于表征所述预测概率分布与预设分布规律之间相似性的衰减损失函数；根据所述预测概率分布和所述真实概率分布，计算得到用于表征所述预测概率分布和所述真实概率分布之间整体相似性的相对熵损失函数，以及计算得到用于表征所述预测概率分布和所述真实概率分布之间差异性的背离损失函数； 根据所述相对熵损失函数、所述衰减损失函数和所述背离损失函数，结合所述相对熵损失函数、所述衰减损失函数和所述背离损失函数之间的预设关系，确定所述分布预测模型的损失函数； 采用梯度下降法调整所述分布预测模型的模型参数，直至所述损失函数收敛，得到训练好的分布预测模型； 将获取的待分类图像输入所述训练好的分布预测模型，得到目标概率分布，确定所述目标概率分布中的最大概率，将所述最大概率对应的预设类别作为所述待分类图像的分类结果； 所述根据所述预测概率分布计算得到用于表征所述预测概率分布与预设分布规律之间相似性的衰减损失函数，包括： 根据所述样本图像确定样本图像的总数量，根据各个所述样本图像的真实预设类别确定预设类别的总数量； 根据所述预测概率分布确定所述样本图像属于各个所述预设类别的预测概率； 根据所述样本图像的总数量、所述预设类别的总数量、所述样本图像的真实预设类别和所述样本图像属于各个所述预设类别的预测概率，计算得到所述衰减损失函数。

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