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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十六研究所申请的专利一种基于元学习的小样本学习方法、装置和电子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：CN114492624B 。

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：202210084037.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于元学习的小样本学习方法、装置和电子设备是由楼财义;周华吉;骆振兴;郑仕链设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习的小样本学习方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的小样本学习方法、装置和电子设备。本发明的方法包括：构建元学习的训练任务集，所述训练任务集包括多个训练任务；初始化元网络的模型参数和超参数；循环更新元网络的模型参数和超参数，其中利用多个训练任务更新元网络的模型参数，利用更新后的模型参数和事先构建的优化网络优化元网络的超参数；在满足预设条件时，停止优化元网络，将停止优化时的模型参数和超参数作为元初始参数，在新的任务中基于所述元初始参数对元网络的模型参数进行训练，利用训练好的元网络进行识别与发现。本发明的技术方案通过分别优化元网络的模型参数和超参数，可以显著提高元网络的泛化能力。

本发明授权一种基于元学习的小样本学习方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的小样本学习方法，其特征在于，包括： 构建元学习的训练任务集，所述训练任务集包括多个训练任务； 初始化元网络的模型参数和超参数； 循环更新元网络的模型参数和超参数，其中利用多个训练任务更新元网络的模型参数，利用更新后的模型参数和事先构建的优化网络优化元网络的超参数； 在满足预设条件时，停止优化元网络，将停止优化时的模型参数和超参数作为元初始参数，在新的任务中基于所述元初始参数对元网络的模型参数进行训练，利用训练好的元网络进行语音分类或声纹识别； 利用更新后的模型参数和事先构建的优化网络优化元网络的超参数，包括： 利用更新后的模型参数更新优化网络的损失函数； 将元网络的超参数作为优化网络的输入，通过优化网络对超参数进行优化； 每个训练任务还包括第二数据集，第二数据集包括第二支持集和第二查询集，利用更新后的模型参数更新优化网络的损失函数，包括： 利用更新后的模型参数更新元网络的模型参数； 利用元网络对训练任务Ti的第二支持集中的支持样本数据进行分类，得到分类结果； 利用元网络计算训练任务Ti的第二查询集中的查询样本数据与该训练任务Ti的支持样本数据的各个分类结果之间的欧氏距离； 将训练任务Ti在第二数据集下的所述欧式距离作为优化目标，获取元网络在所述优化目标下的损失函数； 利用多个训练任务的损失函数的和值更新优化网络的损失函数。

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