买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉清华大学申请的专利小样本持续学习模型的训练方法、介质、装置和计算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：CN112734038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202110077164.4，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权小样本持续学习模型的训练方法、介质、装置和计算设备是由朱军;钟毅;王立元;李乾设计研发完成，并于2021-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本持续学习模型的训练方法、介质、装置和计算设备在说明书摘要公布了：本发明的实施方式提供了一种小样本持续学习模型的训练方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：所述小样本持续学习模型中包含慢权重和快权重，基于当前任务对应的训练数据集，计算所述慢权重对应的当前活动标记；基于所述当前活动标记与由在先任务存储的累积活动标记，计算得到映射值；将所述慢权重复制至所述快权重，通过分类损失函数对所述快权重进行更新；通过更新后的快权重对所述慢权重中的参数进行更新，并基于更新后的所述快权重和所述慢权重，实现对所述小样本持续学习模型的训练。本发明能够平衡在同一模型中小样本学习的泛化能力以及持续学习的拟合能力，提升了小样本持续学习模型对整个任务序列的处理性能。

本发明授权小样本持续学习模型的训练方法、介质、装置和计算设备在权利要求书中公布了：1.一种小样本持续学习模型的训练方法，所述小样本持续学习模型中包含慢权重和快权重，所述小样本持续学习模型为图像分类模型，所述方法包括： 基于当前任务对应的训练数据集，计算所述慢权重对应的当前活动标记；所述当前任务为图像分类任务，所述训练数据集包含图像样本的训练数据； 基于所述当前活动标记与由在先任务存储的累积活动标记，计算得到映射值，所述映射值用于约束所述快权重的更新； 将所述慢权重复制至所述快权重，通过分类损失函数对所述快权重进行更新； 通过更新后的快权重对所述慢权重中的参数进行更新，并基于更新后的所述快权重和所述慢权重，实现对所述图像分类模型的训练； 所述图像分类模型包括特征嵌入层和输出层，所述慢权重由所述特征嵌入层中的参数以及所述输出层中的参数组成，所述快权重由所述特征嵌入层中的参数以及所述输出层中的参数组成； 基于当前任务对应的图像样本的训练数据，计算所述慢权重对应的当前活动标记，包括： 获取当前任务对应的图像样本的训练数据； 对所述图像样本的训练数据进行计算，得到所述慢权重的特征嵌入层各层中各参数梯度期望的模长； 确定所述模长为所述慢权重对应的当前活动标记。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。