河海大学王金磊获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种用于样本排序的难度测量器的构建方法及样本难度排序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：CN116524353B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310333075.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种用于样本排序的难度测量器的构建方法及样本难度排序方法是由王金磊;吕鑫;高晟凯;曾涛;徐振楠;蒋文轩;姚俊杰;程宫傲;陈佳乐;张庆凯;陈尚靖;王鑫元设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于样本排序的难度测量器的构建方法及样本难度排序方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于样本排序的难度测量器的构建方法及样本难度排序方法，使用图像分类模型在训练过程中产生的历史权重作为子模型来构造难度测量器，利用构建好的难度测量器对训练数据集中的数据由易到难进行排序。本发明解决了现有难度测量器依赖先验知识的问题，充分挖掘模型在训练过程中学习到的知识，加速模型训练，增强模型泛化性能。
本发明授权一种用于样本排序的难度测量器的构建方法及样本难度排序方法在权利要求书中公布了：1.一种用于样本排序的难度测量器的构建方法，其特征在于，包括： 训练图像分类模型，保存训练过程中当前次迭代生成的权重，并计算当前次迭代图像分类模型的准确度； 基于当前次迭代图像分类模型的准确度与上一次迭代图像分类模型的准确度，判断是否开始构建难度测量器，包括： 基于当前次迭代图像分类模型的准确度与上一次迭代图像分类模型的准确度，计算准确度增长率，如下： ， 其中，表示当前次迭代的准确度增长率，和分别表示当前次迭代和上一次迭代计算的图像分类模型的准确度； 将所计算的准确度增长率与预设阈值进行比较，如果，则判断为开始构建难度测量器，其中为预设阈值； 确定在第次迭代开始构建难度测量器，设定如下： ； 如果是，则采用保存的各次迭代生成的权重所对应的图像分类模型构建难度测量器，包括： 从保存的各次迭代生成的权重中选取个权重，的选取方式为： ； 其中，表示对进行向上取整； 将该个权重对应的图像分类模型作为子模型，构建难度测量器； 如果否，则继续迭代训练，直至达到迭代终止条件。
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