车联网数据分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品

本申请提供一种车联网数据分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括多个训练样本，训练样本包括车联网数据和对应的分类标签；将车联网数据输入至霍普菲尔德网络层中，得到目标记忆模式数据；将目标记忆模式数据和对应的车联网数据输入至回声状态网络层，确定车联网数据对应的分类结果；根据目标记忆模式数据以及对应的车联网数据，确定霍普菲尔德网络层的能量函数值；根据分类结果以及对应的分类标签，确定回声状态网络层的损失函数值；判断损失函数值是否满足预设训练停止条件；若不满足，调整车联网数据分类模型的模型参数，直至满足预设训练停止条件，得到训练后的车联网数据分类模型。