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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于子空间学习的神经网络训练方法、装置和电子设备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：CN119672458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411619943.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于子空间学习的神经网络训练方法、装置和电子设备是由常毅;刘兆赓;陈贺昌;李星辰;张浩桢;顾彬设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于子空间学习的神经网络训练方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于子空间学习的神经网络训练方法、装置和电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取第一样本图像对应的第一融合图像，第一融合图像由第一样本图像和视觉提示模块输出的第一视觉提示融合得到，将第一融合图像输入图像处理模块得到第一输出结果，采用子空间学习将第一损失转换为调整向量，根据调整向量对视觉提示模块中的向量进行调整，迭代上述步骤，在达到第一结束条件时，得到由图像处理模块和调整后的视觉提示模块组合而成的神经网络。本申请提供的训练方法，可以加快神经网络的收敛速度，缩短神经网络的训练时间。

本发明授权基于子空间学习的神经网络训练方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于子空间学习的神经网络训练方法，其特征在于，所述神经网络包括预训练的图像处理模块和视觉提示模块，所述视觉提示模块包括解码器，所述方法包括： 获取第一样本图像，并获取所述第一样本图像对应的第一融合图像；其中，所述第一融合图像由所述第一样本图像和第一视觉提示融合得到，所述第一视觉提示由所述视觉提示模块基于所述第一样本图像生成； 将所述第一融合图像输入所述图像处理模块，得到所述图像处理模块输出的第一输出结果； 采用第一子空间学习，将第一损失转换为第一调整向量；其中，所述第一损失根据所述第一样本图像的图像标注与所述第一输出结果之间的偏差得到，所述第一损失包括向量； 根据所述第一调整向量对所述解码器中的控制向量进行调整，所述控制向量为低维表征向量； 迭代上述步骤，在达到第一结束条件时，对所述视觉提示模块进行优化，得到由所述图像处理模块和优化后的所述视觉提示模块组合而成的神经网络； 其中，所述采用第一子空间学习，将第一损失转换为第一调整向量，包括：针对每个所述第一样本图像，获取一个随机的投影矩阵；通过所述投影矩阵，将所述向量投影到一个低维的子空间中，得到所述第一调整向量；针对每个所述第一样本图像，学习到一个维度的向量，拼接学习到的i个向量，得到子空间；i表示第i个所述第一样本图像； 其中，所述对所述视觉提示模块进行优化，得到由所述图像处理模块和优化后的所述视觉提示模块组合而成的神经网络，包括：获取第二样本图像，并获取所述第二样本图像对应的第二融合图像；其中，所述第二融合图像由所述第二样本图像和第二视觉提示融合得到，所述第二视觉提示由所述视觉提示模块基于所述第二样本图像生成；将所述第二融合图像输入所述图像处理模块，以得到所述图像处理模块输出的的第二输出结果；引入一个随机的正交矩阵，所述正交矩阵与所述子空间正交，所述正交矩阵比所述子空间多d个维度；计算所述正交矩阵与所述子空间的乘积，以得到目标子空间；计算所述目标子空间与第二损失包括的向量的乘积以得到第一优化向量；其中，所述第二损失根据所述第二样本图像的图像标注与所述第二输出结果之间的偏差得到；根据所述第一优化向量对所述控制向量进行优化；迭代上述步骤，在达到第二结束条件时，得到由所述图像处理模块和优化后的所述视觉提示模块组合而成的神经网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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