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龍圖騰網獲悉鵬城實驗室申請的專利一種基于領域對關聯的遷移學習方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115983375B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211581443.5，技術領域涉及：G06N3/096；該發明授權一種基于領域對關聯的遷移學習方法及裝置是由田永鴻;陳杰;高文;徐凡;張弛設計研發完成，并于2022-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于領域對關聯的遷移學習方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明所提供的一種基于領域對關聯的遷移學習方法及裝置，方法包括：當接收到目標域樣本圖像及目標域樣本圖像對應的類別標簽時，獲取源域樣本圖像；構建目標域樣本圖像與源域樣本圖像之間的特征關系圖，得到特征相似圖像對；將特征相似圖像對輸入預先訓練的連續領域自適應模型中，將目標域樣本圖像對應的類別標簽作為監督信息，并以基于特征互相關矩陣的預設學習目標為優化目標，對連續領域自適應模型進行遷移學習；將目標域目標圖像輸入已完成遷移學習的連續領域自適應模型中，得到預測結果。本發明實現了對比性的配對，在鞏固模型先驗關系的基礎上對新源域的局部相關性進行增量探索，避免出現遷移性漂移現象，提高了預測結果的準確性。

本發明授權一種基于領域對關聯的遷移學習方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于領域對關聯的遷移學習方法，其特征在于，所述方法包括： 當接收到目標域樣本圖像及所述目標域樣本圖像對應的類別標簽時，獲取源域樣本圖像； 構建所述目標域樣本圖像與所述源域樣本圖像之間的特征關系圖，并根據所述特征關系圖得到特征相似圖像對； 將所述特征相似圖像對輸入預先訓練的連續領域自適應模型中，將所述目標域樣本圖像對應的類別標簽作為監督信息，并以基于特征互相關矩陣的預設學習目標為優化目標，對所述連續領域自適應模型進行遷移學習； 當接收到目標域目標圖像時，將所述目標域目標圖像輸入已完成遷移學習的所述連續領域自適應模型中，得到預測結果； 構建所述目標域樣本圖像與所述源域樣本圖像之間的特征關系圖，包括： 預先構建層次化可導航小世界； 利用所述層次化可導航小世界構建所述目標域樣本圖像與所述源域樣本圖像之間的特征關系圖； 所述預先構建層次化可導航小世界，包括： 提供層次化可導航小世界，向所述層次化可導航小世界中導入所述源域樣本圖像的特征向量； 在所述層次化可導航小世界中建立一個層次化的檢索結構，所述檢索結構具有層次化的源元素嵌套子集的接近圖，且以指數衰減的概率分布隨機選擇一個元素所在的最小層； 完成所述層次化可導航小世界的構建； 根據所述特征關系圖得到特征相似圖像對，包括： 計算所述目標域樣本圖像與所述源域樣本圖像在所述層次化可導航小世界的特征距離； 根據所述特征距離計算采樣概率值，所述采樣概率值與所述特征距離呈負相關的關系； 根據所述采樣概率值得到特征相似圖像對。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鵬城實驗室，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區興科一街2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。