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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种利用分层训练结合标签平滑的文化资源图像分类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：CN115311494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210937374.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种利用分层训练结合标签平滑的文化资源图像分类方法是由高岭;陈沐梓;曹瑞;周一璇;曹亚梅;郑杰设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用分层训练结合标签平滑的文化资源图像分类方法在说明书摘要公布了：一种利用分层的训练方式结合标签平滑弱化监督强度方法，对公共文化云数据库中的图像进行处理，与传统的ResNet图模型学习方法不同，本发明采用了FPN的分层思想，即对图像的大小设置不同的通道数，将每一阶段的通道数视为一层，设计层级标签平滑处理方式，对于浅层网络利用标签平滑弱化监督强度，在深层收紧平滑提高监督强度，从而让模型具有更好的泛化能力，再利用各层的损失函数的加和作为最终的损失并参与反向传播，不仅解决了在广泛的尺度和位置上检测和定位多个物体，而且使得模型的泛化能力进一步提升。

本发明授权一种利用分层训练结合标签平滑的文化资源图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种利用分层的训练方式结合标签平滑弱化监督强度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，从公共文化云收集开源图像数据； 步骤2，使用图像模型Resnet,确定算法思想为预测在不同特征层独立进行，利用FPN的分层思想，为图像金字塔算法思想采用自底向上的思想，即网络的前向过程，在前向过程中，特征图的大小在经过某些层后会改变，而在经过其他一些层的时候不会改变，将不改变特征图大小的层归为一个阶段，因此每次抽取的特征都是每个阶段的最后一个层输出，这样就能构成特征金字塔； 步骤3，利用确定好的模型以及算法思想，进行图像处理，将数据进行翻转、模糊等数据增强，将处理好的数据送入模型中，对数据进行标准化；采用3*3*3的图像大小，则其通道数为128，在训练时，将16、32、64、128的通道数分别做一个阶段，也可视为一层，利用resnet-18的网络结构，将每一个块视作一个层，在每一个块连接下一个块的中间增加一个全连接层和分类，并与标签平滑后的标签通过交叉熵的损失函数计算层级的损失，即视为一层的数据被处理完毕，将处理好的层数据传入到下一层中，相同操作处理层数据，最终在经过通道数128时结合前面通道层数的特征信息，在经过全局平均池化及全连接后进行分类，而此时得到的损失为前面层的损失的总和，利用总的损失进行反向传播，不断在训练时，低层首先通过这个额外的损失梯度优化层级参数，随着训练的加深，逐渐优化顶层参数； 步骤4，实验设置，采用控制变量法进行实验，设计多组实验，其中包括： （1）观察分层训练以及增加了平滑的分层训练是否有效果； （2）控制平滑参数不变，观察参与的层数变化对结果的影响； （3）控制层数不变，改变平滑参数;其又可细分为： a.观察相同参数与不同参数的影响， b.观察标签平滑参数全零与全0.1的影响； 分别得出三组实验结论为： （1）有效果，但是这个效果不能确定是来自于分层训练的还是来自于标签平滑得到的； （2）可以看出，不同层对于分层训练的过程中标签平滑的需求是不一致的； （3）验证了分层训练有助于模型的提高准确率；不同层对标签平滑的敏感度是不一致的。

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