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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于最大平均差异对抗的主动学习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：CN115565001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211209410.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于最大平均差异对抗的主动学习方法是由卫保国;蔡明治;李旭;李立欣设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最大平均差异对抗的主动学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于最大平均差异对抗的主动学习方法，获取未标注图像数据集；对于未标注图像数据集中每个图像数据，采用特征提取器提取图像数据的特征图，并将特征图分别送入分类器和判别器；通过分类器确定特征图的不确定性分数，通过判别器确定特征图的差异性分数；根据不确定性分数和差异性分数计算特征图的查询分数；基于每个图像数据的查询分数选择未标注图像；本发明同时利用主动学习的不确定性与差异性两个指标，以最小的人力成本达到机器学习模型性能的最优，使用基于最大平均差异对抗的方法对判别器进行对抗训练，使图像具有更好的多样性。

本发明授权基于最大平均差异对抗的主动学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最大平均差异对抗的主动学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取未标注图像数据集； 对于所述未标注图像数据集中每个图像数据，采用特征提取器提取所述图像数据的特征图，并将所述特征图分别送入分类器和判别器； 通过所述分类器确定所述特征图的不确定性分数，通过所述判别器确定所述特征图的差异性分数； 根据所述不确定性分数和差异性分数计算所述特征图的查询分数； 基于每个所述图像数据的查询分数选择未标注图像； 通过所述分类器确定所述特征图的不确定性分数包括： 通过所述分类器确定所述特征图属于每个图像类别的概率值； 选择最低的概率值作为所述特征图的不确定性分数； 根据所述不确定性分数和差异性分数计算所述特征图的查询分数包括： 查询分数=α*不确定性分数-（1-α）*差异性分数， 其中，α为分数权重； 所述特征提取器、分类器和判别器通过未标注训练图像数据集和已标注训练图像数据集联合训练； 通过训练所述特征提取器，其中，为特征提取器的权重，为特征提取器，，为特征提取器的权重矩阵，，为已标注训练图像数据集中的第L个训练样本，为训练图像，为的标签，表示第L个训练样本的实际输出与期望输出差异的数学期望，表示归一化后的样本概率分布，表示isomax函数，表示已标记训练样本输入特征提取器后的特征，T表示神经网络的温度参数； 通过+训练所述分类器，其中，为分类器的权重，为分类器，，表示映射到再生希尔伯特空间的映射函数，N表示已标注训练图像数据集中的图像数量，M表示未标注训练图像数据集中的图像数量，表示第i个已标注的训练样本，表示另一个与第i个已标注训练样本不同的已标注训练样本，表示第j个未标注的训练样本，表示另一个与第j个未标注训练样本不同的未标注训练样本。

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