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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种图像分类模型训练的控制方法、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：CN121459079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202610002448.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类模型训练的控制方法、装置、设备及介质是由谢任友;孙啸峰;李超杰;关磊;王海帅;张国勇设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类模型训练的控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像分类模型训练的控制方法、装置、设备及介质，涉及模型优化领域。获取待训练模型的目标函数、当前模型参数和训练数据集；根据目标函数确定当前模型参数的梯度分量；根据各当前模型参数自身的梯度分量，独立确定各自对应的目标一阶动量；对目标一阶动量进行缩放，得到当前模型参数的目标参数更新量；根据目标参数更新量和当前模型参数确定目标模型参数；在目标模型参数下，利用训练数据集对待训练模型进行迭代训练，直至得到目标模型。训练过程只需存储目标一阶动量和模型参数，节省存储资源，降低训练成本。各模型参数的更新仅依赖自身的梯度分量，实现各模型参数的独立更新，确保模型参数充分更新，提升模型优化效果。

本发明授权一种图像分类模型训练的控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型训练的控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待训练模型的目标函数、当前模型参数和训练数据集；所述训练数据集为图像； 根据所述目标函数，确定所述当前模型参数的梯度分量； 根据各所述当前模型参数自身的梯度分量，独立确定各自对应的目标一阶动量； 对所述目标一阶动量进行缩放，得到所述当前模型参数的目标参数更新量； 根据所述当前模型参数和所述目标参数更新量，确定目标模型参数； 在所述目标模型参数下，利用所述训练数据集对所述待训练模型进行迭代训练，直至达到训练结束条件得到目标模型；所述目标模型用于进行图像处理； 对所述目标一阶动量进行缩放，得到所述当前模型参数的目标参数更新量，包括：获取目标超参数；所述目标超参数至少包括第一目标幂指数和第二目标幂指数；对所述目标一阶动量的绝对值，进行指数为所述第一目标幂指数的幂运算，确定第一更新幅度；对所述目标一阶动量的绝对值，进行指数为所述第二目标幂指数的幂运算，确定第二更新幅度；根据所述目标一阶动量，确定所述目标参数更新量的更新方向；根据所述第一更新幅度、所述第二更新幅度和所述更新方向，确定所述目标参数更新量； 所述目标超参数还包括第一目标权重系数、第二目标权重系数和目标学习率；根据所述第一更新幅度、所述第二更新幅度和所述更新方向，确定所述目标参数更新量，包括：根据所述第一更新幅度以及所述更新方向，确定远端加速更新量；根据所述第二更新幅度以及所述更新方向，确定近端收敛更新量；根据所述第一目标权重系数和所述第二目标权重系数，对所述远端加速更新量和所述近端收敛更新量进行加权求和，得到初始参数更新量；基于所述目标学习率，对所述初始参数更新量进行缩放，得到所述目标参数更新量。

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