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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术有限公司申请的专利深度迁移学习方法、装置、电子设备及存储介质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：CN113344016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202010103333.2，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权深度迁移学习方法、装置、电子设备及存储介质是由汤前进;吕旭涛设计研发完成，并于2020-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度迁移学习方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种深度迁移学习方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取带有类别标签的源域数据集，将所述源域数据集划分为多个子源域数据集，利用每个所述子源域数据集训练得到对应的候选预训练模型；获取带有类别标签的目标域数据集，计算所述目标域数据集与每个所述子源域数据集之间的相似度；根据所述目标域数据集与每个所述子源域数据集之间的相似度，从所述候选预训练模型中选取出目标预训练模型；利用所述目标域数据集对所述目标预训练模型进行精调，得到所述目标域数据集的最佳分类模型。本申请实施例有利于避免迁移学习过程中出现负迁移的状况，从而提高迁移学习的效果。

本发明授权深度迁移学习方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度迁移学习方法，其特征在于，所述方法包括： 从目标地址获取属于多个类别的源域图像，对所述源域图像进行标注，得到带有类别标签的源域数据集； 将所述源域数据集划分为多个子源域数据集，利用每个所述子源域数据集训练得到对应的候选预训练模型； 当属于目标类别的目标域图像输入时，对所述目标域图像进行标注，得到带有类别标签的目标域数据集，计算所述目标域数据集与每个所述子源域数据集之间的相似度； 根据所述目标域数据集与每个所述子源域数据集之间的相似度，从所述候选预训练模型中选取出目标预训练模型； 利用所述目标域数据集对所述目标预训练模型进行精调，得到所述目标域数据集的最佳分类模型； 所述计算所述目标域数据集与每个所述子源域数据集之间的相似度，包括： 计算所述目标域数据集与每个所述子源域数据集之间的第一搬土距离； 根据所述第一搬土距离，采用以下公式得到所述目标域数据集与每个所述子源域数据集之间的相似度： similarityS,T＝e-λdS,T 其中，λ为预设常数，similarityS,T为子源域数据集与目标域数据集之间的相似度，dS,T为所述第一搬土距离，e为自然常数。

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