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龙图腾网获悉京东科技控股股份有限公司申请的专利网页识别模型的训练方法、装置、网页识别的方法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：CN112597828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-19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：202011447056.3，技术领域涉及：G06V30/40；该发明授权网页识别模型的训练方法、装置、网页识别的方法是由周余钱设计研发完成，并于2020-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本网页识别模型的训练方法、装置、网页识别的方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种网页识别模型的训练方法、装置、网页识别的方法、电子设备以及存储介质，包括：采集样本集，对样本集中的每一训练图像进行特征提取，得到每一训练图像的图像特征，重复以下步骤，直至得到成熟的网页识别模型：根据卷积神经网络模型构建各图像特征对应的权重矩阵，根据权重矩阵对卷积神经网络模型的参数进行调整，网页识别模型用于识别正常网页和异常网页，通过基于正常网页的训练图像、以及异常网页的训练图像对卷积神经网路模型进行训练，生成用于对网页进行识别的网页识别模型，可以避免相关技术中，采用人工识别的方式造成的识别效率较低的弊端，提高了对网页进行识别的智能化，且提高了识别的准确性的技术效果。

本发明授权网页识别模型的训练方法、装置、网页识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种网页识别模型的训练方法，所述方法包括：采集样本集，其中，所述样本集包括：正常网页的训练图像、以及异常网页的训练图像；对所述样本集中的每一训练图像进行特征提取，得到每一训练图像的图像特征；所述训练图像的图像特征为一种或多种；其中，所述每一训练图像具有第一类别信息，所述第一类别信息表征，训练图像为正常网页或异常网页；重复以下步骤，直至得到成熟的网页识别模型：针对每一图像特征，确定所述每一图像特征对应的训练图像为异常网页的概率；根据所述概率为所述每一训练图像的图像特征分配权重；基于所述每一训练图像的第一类别信息，对所述每一训练图像的图像特征所对应的权重进行调整，得到每一训练图像的图像特征的调整后的权重；根据各所述调整后的权重，得到所述权重矩阵，并根据所述权重矩阵对卷积神经网络模型的参数进行调整；其中，所述权重矩阵中的每一权重表征，与所述每一权重对应的训练图像为异常网页的概率；其中，所述网页识别模型用于识别正常网页和异常网页；其中，根据所述权重矩阵对所述卷积神经网络模型的参数进行调整，包括：根据所述权重矩阵，对所述卷积神经网络模型中的各卷积层的系数进行调整，所述卷积层的系数用于，结合所述权重矩阵确定所述每一训练图像为正常网页或异常网页。

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