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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种模块感知的辅助学习优化方法及计算机产品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：CN115860085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211331493.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种模块感知的辅助学习优化方法及计算机产品是由朱文武;王鑫;陈虹设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模块感知的辅助学习优化方法及计算机产品在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及深度学习领域，公开一种模块感知的辅助学习优化方法及计算机产品，包括：根据模块级辅助损失权重和对每个模块的模型参数进行更新，得到更新的神经网络模型；将顶层优化训练数据集导入更新的神经网络模型，计算每个模块对应的更新的模块级辅助损失权重；将更新的模块级辅助损失权重作为下一次循环中模块级辅助损失权重进行下一次循环，直至更新的神经网络模型满足验证条件，输出优化的神经网络模型。本申请通过可学习的模块级辅助损失权重，解决了不同的辅助损失函数在模块层面上的冲突问题，使辅助损失函数对与之耦合关系强的模块进行充分优化，从而使每个模块都获得对目标任务最有益的信息，极大的提升了辅助学习的性能。

本发明授权一种模块感知的辅助学习优化方法及计算机产品在权利要求书中公布了：1.一种模块感知的辅助学习优化方法，其特征在于，包括： 根据每个模块对应的模块级辅助损失权重对鸟图片分类模型的每个模块的模型参数进行更新，得到更新的神经网络模型，包括：根据每个模块对应的鸟翅膀颜色分类辅助损失权重和鸟喙形状分类辅助损失权重，对每个模块的模型参数进行更新，得到更新的鸟图片分类模型； 将顶层优化训练数据集导入所述更新的神经网络模型，计算每个模块对应的更新的模块级辅助损失权重，包括：将顶层优化训练数据集导入更新的鸟图片分类模型，计算每个模块对应的更新的鸟翅膀颜色分类辅助损失权重和鸟喙形状分类辅助损失权重；具体包括：将顶层优化训练数据集导入所述更新的鸟图片分类模型，得到顶层优化测试数据；基于顶层优化测试数据计算针对目标任务的目标损失函数，并计算所述针对于顶层优化测试数据的目标损失函数对所述每个模块对应的模块级辅助损失权重的隐式梯度，所述目标任务为鸟分类；根据所述隐式梯度，计算所述每个模块对应的更新的模块级辅助损失权重； 将所述每个模块对应的更新的模块级辅助损失权重作为下一次循环中所述每个模块对应的模块级辅助损失权重进行下一次循环，直至所述更新的神经网络模型满足验证条件，将所述满足验证条件的神经网络模型作为优化的神经网络模型输出，包括：将每个模块对应的更新的鸟翅膀颜色分类辅助损失权重和鸟喙形状分类辅助损失权重作为下一次循环中每个模块对应的模块级辅助损失权重进行下一次循环，直至更新的鸟图片分类模型满足验证条件，将满足验证条件的鸟图片分类模型作为优化的鸟图片分类模型输出； 在训练的循环过程中，通过数据驱动的方式在每次循环中不断更新鸟翅膀颜色分类辅助损失权重和鸟喙形状分类辅助损失权重。

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