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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于进化元学习模型训练的小样本特征分析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：CN114330650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111520388.4，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法及装置是由李书晓;朱承飞;朱晓萌设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法、装置、电子设备及存储介质，其中，基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法包括：获取基类样本集合，以及目标样本集合；基于所述基类样本集合，利用第一神经网络模型进行训练，得到预训练参数；基于所述基类样本集合和所述预训练参数，利用进化元学习模型训练方法对第二神经网络模型进行训练，得到通用模型参数，其中，所述第二神经网络模型与所述第一神经网络模型的特征层具有相同的网络结构；基于所述目标样本集合和所述通用模型参数，对所述第二神经网络模型进行调节，得到目标神经网络模型。本方法能够提高小样本条件下小样本特征分析的效果。

本发明授权基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法，其特征在于，应用于服务器，包括： 获取基类样本集合，以及目标样本集合，其中，所述基类样本集合中的基类样本为图像分类领域的标注图像； 基于所述基类样本集合，利用第一神经网络模型进行训练，得到预训练参数； 基于所述基类样本集合和所述预训练参数，利用进化元学习模型训练方法对第二神经网络模型进行训练，得到通用模型参数，其中，所述第二神经网络模型与所述第一神经网络模型的特征层具有相同的网络结构； 基于所述目标样本集合和所述通用模型参数，对所述第二神经网络模型进行调节，得到目标神经网络模型； 所述利用进化元学习模型训练方法对第二神经网络模型进行训练，得到通用模型参数包括： 利用所述预训练参数中的特征层参数初始化所述第二神经网络模型的特征层参数，随机初始化所述第二神经网络模型其他网络层的参数； 从所述基类样本集合中随机采样多个与所述目标样本集合的规模相当的候选样本集合，对所述第二神经网络模型进行训练，得到各个候选样本集合的模型参数，并利用测试样本得到所述模型参数对应的类别准确率； 基于各个所述候选样本集合的模型参数及所述类别准确率，利用联邦计算和进化计算得到合成模型参数及后向代际各个所述候选样本集合的初始模型参数； 不断执行上述步骤从所述基类样本集合中随机采样多个与所述目标样本集合的规模相当的候选样本集合，对所述第二神经网络模型进行训练，得到各个候选样本集合的模型参数，并利用测试样本得到所述模型参数对应的类别准确率，基于各个所述候选样本集合的模型参数及所述类别准确率，利用联邦计算和进化计算得到合成模型参数及后向代际各个所述候选样本集合的初始模型参数，直至神经网络模型收敛，得到所述通用模型参数。

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