大华股份申请图像分类专利，提高模型训练的准确率

　　金融界2024年1月19日消息，据国家知识产权局公告，浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“模型训练方法、图像分类方法、图像分类装置及存储介质“，公开号CN117422942A，申请日期为2023年9月。

　　专利摘要显示，本申请提出一种基于图像分类的模型训练方法、图像分类方法、图像分类装置以及计算机存储介质。所述模型训练方法包括：利用领域自适应网络模型中两个共享参数的特征提取器分别提取源域数据集的源域特征，以及目标域数据集的目标域特征；基于源域特征和目标域特征获取特征分布差异损失；基于源域预测类别和源域真实类别获取源域预测损失，基于目标域预测类别和目标域真实类别获取目标域预测损失；按照源域预测损失、目标域预测损失和特征分布差异损失训练领域自适应网络模型。通过上述模型训练方法，降低源域数据与目标域数据之间的特征分布差异，驱使模型提取源域数据与目标域数据中的公有特征，用于后续分类器的训练，提高模型训练的准确率。