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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于流形正则化转移矩阵的标签噪声估计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：CN114881098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210192794.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于流形正则化转移矩阵的标签噪声估计方法是由程德;宁艺雄;王楠楠;高新波设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流形正则化转移矩阵的标签噪声估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于流形正则化转移矩阵的标签噪声估计方法，通过预训练第二网络中第一网络，并对数据集蒸馏后，将获得的子数据集输入至第二网络中，得到子数据集内的数据实例所属类别的概率以及获得与数据实例相关的转移矩阵；进一步根据数据实例标签计算得到第二网络的交叉熵损失，并结合已构建的表述数据实例属于相同流形的一致性的关联矩阵、数据实例属于不同流形的惩罚矩阵，计算第二网络的损失函数；通过调整损失函数减小训练第二网络得到训练好的第二网络，从而完成数据实例所属类别的预估。本发明可以在不影响转移矩阵逼近误差的情况下，减小估计误差，实验证明本发明在标签噪声学习中可以取得优异的性能。

本发明授权一种基于流形正则化转移矩阵的标签噪声估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流形正则化转移矩阵的标签噪声估计方法，应用于图像分类任务中，其特征在于，包括： 获取携带标签的数据集；所述数据集为图像数据集； 其中，所述数据集中包括携带噪声标签的数据实例以及未携带噪声标签的数据实例；所述数据实例为图像数据； 将所述数据集中的数据实例输入至第一网络中，以使所述第一网络依次对所述数据实例进行特征提取以及数据实例分类，得到数据实例所属类别的概率； 根据数据实例所属类别的概率，计算所述第一网络的损失函数，并向损失函数减少的方向预训练所述第一网络，得到预训练好的第一网络； 将所述数据集中的数据实例使用蒸馏法进行蒸馏，以蒸馏出干净类的数据实例组成子数据集； 将所述子数据集输入至第二网络中，得到子数据集内的数据实例所属类别的概率以及获得与数据实例相关的转移矩阵； 基于将子数据集中数据实例所属类别的概率、转移矩阵以及子数据集中的数据实例标签，得到第二网络的交叉熵损失； 基于所述转移矩阵、已构建的表述数据实例属于相同流形的一致性的关联矩阵、数据实例属于不同流形的惩罚矩阵以及所述交叉熵损失，计算第二网络的损失函数； 通过调整损失函数减小训练第二网络得到训练好的第二网络； 使用第二网络预估数据实例所属的类别。

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