阿里巴巴(中国)有限公司吕芳蕊获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利获取跨域学习模型的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：CN115115901B 。
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：202210581106.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权获取跨域学习模型的方法及装置是由吕芳蕊;梁健;刘迪设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本获取跨域学习模型的方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种获取跨域学习模型的方法及装置。其中方法包括：获取来源于多个源域的训练数据；将来源于其中一部分源域的训练数据作为元训练数据，将来源于另一部分源域的训练数据作为元测试数据；利用元训练数据和元测试数据训练跨域学习模型，训练目标包括：利用元训练数据训练得到的跨域学习模型在元测试数据上的收益符合凸博弈的超模性；以及，跨域学习模型针对元训练数据和元测试数据的输出结果符合预期；训练得到的跨域学习模型用以对来源于目标域的输入数据进行分析和预测，输出预测结果，目标域为多个源域中的一个或者为除了多个源域之外的其他领域。通过本申请能够提高模型的跨域泛化性能。
本发明授权获取跨域学习模型的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种获取跨域学习模型的方法，其特征在于，该方法包括： 获取来源于多个源域的训练数据； 将来源于其中一部分源域的训练数据作为元训练数据，将来源于另一部分源域的训练数据作为元测试数据； 利用所述元训练数据和所述元测试数据训练所述跨域学习模型，训练目标包括第一训练目标和第二训练目标；所述第一训练目标为：利用所述元训练数据训练得到的跨域学习模型在所述元测试数据上的收益符合凸博弈的超模性；所述第二训练目标为：所述跨域学习模型针对所述元训练数据和元测试数据的输出结果符合预期； 训练得到的跨域学习模型用以对来源于目标域的输入数据进行分析和预测，输出预测结果，所述目标域为所述多个源域中的一个或者为除了所述多个源域之外的任一其他域； 其中，所述多个源域的训练数据包括：多个领域的图像及其分类标签，所述跨域学习模型为图像识别模型；或者， 所述多个源域的训练数据包括：多个国家的用户以及用户关注的推广数据，所述跨域学习模型为信息推荐模型。
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阿里巴巴(中国)有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层554室；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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