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龙图腾网获悉厦门大学;厦门大学深圳研究院申请的专利一种基于自我迭代的深度子空间训练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：CN116579401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310632067.6，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于自我迭代的深度子空间训练方法及装置是由杨帆;周依涛;余忠平;赖永炫设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自我迭代的深度子空间训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自我迭代的深度子空间训练方法及装置，方法包括：预训练步骤，最小化第一优化函数来训练深度子空间网络，以初始化相似度矩阵；训练步骤，在迭代次数t小于第一迭代次数时，固定自我表达系数矩阵，迭代第二迭代次数，通过最小化第二优化函数来更新深度子空间网络参数；固定深度子空间网络参数，迭代第三迭代次数，通过最小化第三优化函数，来更新自我表达系数矩阵，根据更新自我表达系数矩阵来更新第t次迭代生成的相似度矩阵，最终实现前t次迭代的相似度矩阵的更新；令迭代次数t增1，重复训练步骤。本发明引入自我迭代的思想，通过先训练的结果来监督模型的训练，同时可以丢弃先前的训练结果，以实现节省内存和计算资源。

本发明授权一种基于自我迭代的深度子空间训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自我迭代的深度子空间训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 预训练步骤，最小化第一优化函数来训练深度子空间网络，以初始化相似度矩阵； 训练步骤，在迭代次数小于第一迭代次数时，固定自我表达系数矩阵，迭代第二迭代次数，通过最小化第二优化函数来更新深度子空间网络参数；固定深度子空间网络参数，迭代第三迭代次数，通过最小化第三优化函数，来更新自我表达系数矩阵，根据更新自我表达系数矩阵来更新第次迭代生成的相似度矩阵，最终实现前次迭代的相似度矩阵的更新；令迭代次数增1，重复训练步骤； 所述第一优化函数基于所有样本构建的相似性样本的总优化函数和第一子空间聚类损失函数构建，具体如下： ； 其中，表示自我表达系数矩阵；表示编码器网络参数；表示译码器网络参数；表示相似性样本的优化函数；表示第一子空间聚类损失函数； 与分别表示为范数与范数的平方，表示对自我表达系数矩阵的约束，保证子空间结构的稀疏性，表示自我表达约束，保证潜在特征具有自我表达特性；表示输入图像数据；表示重构图像数据；表示矩阵的F范数的平方；为一个超参数，表示这一项在整个优化函数中的权重值； 所述第二优化函数基于特征损失函数和第二子空间聚类损失函数构建，具体如下： ； 其中，表示特征损失函数；表示第二子空间聚类损失函数；表示在更新深度卷积自编码器时的自我表达损失部分权重； 所述第三优化函数基于特征损失函数和第三子空间聚类损失函数构建，具体如下： ； 其中，用来保证相似度矩阵的准确性，用来保证相似度矩阵的多样性，为用来权衡准确性与多样性的超参数，为在更新自我表达层时的自我表达损失部分权重； 其中，表示如下： ； 其中，表示总的样本个数，与分别表示为与的第列，表示为前次迭代的相似度矩阵。

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厦门大学;厦门大学深圳研究院，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422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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