武汉大学李真茹获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利辅助学习架构搜索方法及装置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：CN119692401B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411735535.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权辅助学习架构搜索方法及装置是由李真茹;高源;夏桂松设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本辅助学习架构搜索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种辅助学习架构搜索方法及装置，其方法包括：根据单任务模型编码器层数以及备选融合操作的数量构建并初始化连接矩阵，其中，所述单任务模型是为执行主任务和若干个辅助任务预先确定的模型；使用GumbelSoftmax对所述连接矩阵中的连接权重进行归一化处理，使用处理后的所述连接权重对主任务和若干个辅助任务间的特征进行加权融合；对辅助任务到主任务的连接权重进行正则化约束，在训练至所述辅助任务到主任务的连接权重收敛至趋近于零的情况下，得到目标网络架构。本发明通过创建了一个具有多种可供选择的融合操作搜索空间，能够使模型根据不同的样本特征动态地调整融合策略。
本发明授权辅助学习架构搜索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种辅助学习架构搜索方法，其特征在于，包括： 根据单任务模型编码器层数以及备选融合操作的数量构建并初始化连接矩阵，其中，所述单任务模型是为执行主任务和若干个辅助任务预先确定的模型； 使用GumbelSoftmax对所述连接矩阵中的连接权重进行归一化处理，使用处理后的所述连接权重对主任务和若干个辅助任务间的特征进行加权融合； 对辅助任务到主任务的连接权重进行正则化约束，在训练至所述辅助任务到主任务的连接权重收敛至趋近于零的情况下，得到目标网络架构； 其中，以图像的语义分割作为主任务、平面法向预测作为辅助任务，所述单任务模型采用ViTBase，并以图像作为所述单任务模型的输入； 所述连接矩阵为N×N×S的三维连接矩阵，其中，N为所述单任务模型编码器层数，S为所述备选融合操作的数量；所述连接矩阵的第一维表征特征融合的起始位置所在的编码器层数，第二维表示特征融合的目标位置所在的编码器层数，第三维表示当前连接点使用的融合操作。
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