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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法及相关设备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：CN116842426B 。

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：202310784635.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法及相关设备是由郑智琳;张道安;高良心;黄凌云设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能及数字医疗领域，提出一种基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法及相关设备，所述方法包括：获取深度学习模型和测试数据，深度学习模型可获取任意测试数据的特征表示和分类结果；创建用于储存特征表示和分类结果的第一数据集；将实时测试批次输入深度学习模型得到测试数据的实时特征表示和实时分类结果；基于实时特征表示查询第一数据集以构建特征一致性损失；计算第一数据集中每种类别的代理特征表示以构建特征均匀性损失；基于特征一致性损失和特征均匀性损失更新深度学习模型和第一数据集；直到满足预设条件时完成深度学习模型的自适应测试。本申请能提高应用于数字医疗领域的深度学习模型在医疗测试数据上的精度。

本发明授权基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法，其特征在于，所述方法包括： S10，获取深度学习模型和多个测试数据，所述深度学习模型至少包括特征提取层和分类层，所述特征提取层用于对任意测试数据进行特征提取以输出特征表示，所述分类层用于对所述特征表示进行分类以输出分类结果；所述测试数据包括医学影像、医疗文本或诊疗过程中的语音信息； S11，创建第一数据集，所述第一数据集用于储存自适应测试过程中每个测试数据的特征表示和分类结果； S12，从所述多个测试数据中选取预设数量的测试数据以作为实时测试批次，并将所述实时测试批次输入所述深度学习模型以获取每个测试数据的实时特征表示和实时分类结果； S13，基于所述实时特征表示查询所述第一数据集以获取每个测试数据的相似特征表示，并基于每个测试数据的相似特征表示、实时特征表示和实时分类结果构建所述实时测试批次的特征一致性损失； S14，计算所述第一数据集中每一种类别的代理特征表示，并计算每个测试数据的实时特征表示与每种类别的代理特征表示之间的距离以构建所述实时测试批次的特征均匀性损失； S15，基于所述特征一致性损失和所述特征均匀性损失构建目标损失，并基于所述目标损失更新所述深度学习模型之后，将所述实时测试批次中各测试数据的实时特征表示和实时分类结果储存在所述第一数据集中； S16，返回步骤S12，不断更新所述深度学习模型，直到所述目标损失的数值小于预设数值时，完成所述深度学习模型的自适应测试。

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平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；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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