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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于迁移学习的图像分类模型的训练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：CN115690534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211315590.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于迁移学习的图像分类模型的训练方法是由陈益强;马媛;谷洋;文世杰;郭帅设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的图像分类模型的训练方法在说明书摘要公布了：一种图像分类模型的训练方法，所述图像分类模型通过特征提取器提取样本对应的样本特征并通过分类器根据样本特征对样本进行分类，所述方法包括：S1、获取初始的训练集，其包括来自多个源域的样本及指示每个样本所属源域的域属性以及所属类别的标签，其中，所述样本为图像，各源域的标签空间相同，一种标签对应一个子域；S2、利用初始的训练集训练特征提取器提取样本特征，并基于第一损失函数计算的损失值更新特征提取器的参数，所述第一损失函数被配置为基于域属性和标签惩罚不同源域的同一子域的样本对应的样本特征之间的差异；S3、对初始的训练集中的样本进行增强处理以添加所述多个源域之外的增强样本，利用样本及其增强样本对特征提取器和两个分类器进行对抗训练。

本发明授权一种基于迁移学习的图像分类模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述图像分类模型包括特征提取器以及两个分类器，其通过特征提取器提取样本对应的样本特征并通过分类器根据样本特征对样本进行分类，所述方法包括： S1、获取初始的训练集，其包括来自多个源域的样本及指示每个样本所属源域的域属性以及所属类别的标签，其中，所述样本为图像，各源域的标签空间相同，一种标签对应一个子域； S2、利用初始的训练集训练特征提取器提取样本特征，并基于第一损失函数计算的损 失值更新特征提取器的参数，所述第一损失函数被配置为基于域属性和标签惩罚不同源域 的同一子域的样本对应的样本特征之间的差异；其中，每次训练从初始的训练集中取个 样本作为锚样本并取与每个锚样本的标签相同但域属性不同的样本作为该锚样本的正样 本，形成批次大小为的训练批次，并按照如下第一损失函数计算损失值： 其中，表示训练批次中的一个锚样本的编号，表示训练批次中编号为的锚样本 的正样本的编号，子损失或者按照如下方式计算： 其中，，，表示以自然数为底的指 数函数，表示计算余弦相似度的函数，、、分别表示样本、、样本对应的样本特征，样本为训练批次中编号为的样本，表示温度超参数， 表示样本对应的域属性，表示样本对应的标签，表示为设定的加权值； S3、对初始的训练集中的样本进行增强处理以添加所述多个源域之外的增强样本，利用样本及其增强样本对特征提取器和两个分类器进行对抗训练。

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