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龙图腾网获悉浙江省发展规划研究院申请的专利一种基于元学习的抗噪声标签图像识别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：CN120451676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510626488.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于元学习的抗噪声标签图像识别方法是由蒋凯;陈知然;刘堂福;兰建平;陈明帅;马怡设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习的抗噪声标签图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的抗噪声标签图像识别方法，包括以下步骤：1数据集构建：构建验证数据集、训练数据集以及待识别图像数据集。2噪声标签纠正：创新性地融合数据初始标签、候选纠正标签以及图像识别模型预测标签，通过权重系数综合三者信息生成聚合纠正标签来替代原有的噪声标签；然后借助梯度下降算法更新噪声标签纠正模型，以最大程度降低验证数据集的损失。3元学习参数优化：构建包含图像识别模型参数和噪声标签纠正模型参数的联合优化目标，通过双重优化算法实现两个参数空间的协同梯度更新。本发明可广泛应用于图像识别数据集，尤其是网络上公开的、含有噪声标签的图像数据集的识别。

本发明授权一种基于元学习的抗噪声标签图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的抗噪声标签图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建验证数据集、训练数据集以及待识别图像数据集； S2、将训练数据集中一批次的训练数据输入到图像识别模型中，输出预测标签； S3、将预测标签与训练数据的初始标签共同输入到噪声标签纠正模型中，生成候选纠正标签； S4、采用动态权重策略对预测标签、训练数据的初始标签以及候选纠正标签进行加权融合，生成聚合纠正标签，具体包括： 将预测标签、训练数据的初始标签以及候选纠正标签输入至噪声标签纠正模型，通过权重进行组合后得到聚合纠正标签，数学公式表示如下： ； 其中表示聚合纠正标签，表示训练周期，是权重值，表示训练数据的初始标签，表示预测标签；是候选纠正标签，用前一个训练周期的聚合纠正标签表示； S5、利用聚合纠正标签以及验证数据集，通过元学习参数优化策略对图像识别模型和噪声标签纠正模型进行参数优化； S6、选取训练数据集中下一批次的训练数据，重复执行步骤S2至S5直至两个模型参数收敛，将参数收敛的图像识别模型作为应用图像识别模型，将待识别图像数据集输入至应用图像识别模型，输出最终的图像识别结果。

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浙江省发展规划研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区三墩镇同人广场C座；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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