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申请/专利权人：华为云计算技术有限公司
摘要：本申请提供了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法及相关装置。其中，上述图像分类模型的训练方法可以应用于训练装置。训练装置获取训练数据集，训练数据集包括多张训练图像。然后，训练装置为每张训练图像拼接提示向量和预训练模型的掩码向量，得到每张训练图像对应的目标输入向量，此处的预训练模型是通过掩码向量训练得到。之后，训练装置基于该预训练模型和每张训练图像对应的目标输入向量对上述提示向量进行优化，得到图像分类模型，该图像分类模型的参数包括预训练模型的参数例如，掩码向量和已优化的提示向量，该图像分类模型用于执行图像分类任务。通过上述方法可以提高图像分类模型的训练效率，降低图像分类模型的训练成本。
主权项：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多张训练图像；为每张训练图像拼接提示向量和预训练模型的掩码向量，得到所述每张训练图像对应的目标输入向量，所述预训练模型是通过所述掩码向量训练得到；基于所述预训练模型和所述每张训练图像对应的目标输入向量对所述提示向量进行优化，得到图像分类模型，所述图像分类模型的参数包括所述预训练模型的参数和已优化的提示向量，所述图像分类模型用于执行图像分类任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华为云计算技术有限公司 图像分类模型的训练方法、图像分类方法及相关装置
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