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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种处理噪声标签的自标签修改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：CN115861625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211554141.9，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种处理噪声标签的自标签修改方法是由张宇;林凡;米思娅设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种处理噪声标签的自标签修改方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种处理噪声标签的自标签修改方法，随机选取小批量数据样本，将数据样本进行数据增强处理得到不同的视图，作为伪孪生神经网络的输入，输出对数据样本类别的预测概率；根据不同网络对不同视图的预测计算与数据样本标签分布的JS散度，用于判断其作为干净数据样本的可能性；根据给定的判断阈值，将该批量数据样本划分为干净数据样本和有噪声数据样本，对干净数据样本的标签仅进行光滑化的处理，对有噪声的数据样本根据模型的预测和样本自身的标签进行动态加权赋予有噪声数据样本可靠的标签；最后利用分类损失函数和一致性损失函数对模型进行更新。本发明方法用于解决标签噪声下的图像分类任务，取得良好的性能效果。

本发明授权一种处理噪声标签的自标签修改方法在权利要求书中公布了：1.一种处理噪声标签的自标签修改方法，其特征在于：随机选取小批量数据样本，将数据样本进行数据增强处理得到不同的视图，并将其作为伪孪生神经网络的输入，输出对数据样本类别的预测概率，根据不同网络对不同视图的预测计算与数据样本标签分布的JS散度，用于判断其作为干净数据样本的可能性；根据给定的判断阈值，将该批量数据样本划分为干净数据样本和有噪声数据样本，对干净数据样本的标签仅进行光滑化的处理，对有噪声的数据样本根据模型的预测和样本自身的标签进行动态加权赋予有噪声数据样本可靠的标签，利用分类损失函数和一致性损失函数对模型进行更新；其中，采用如下的方式对判定数据样本是否干净的判断阈值进行动态化处理： 其中，t表示的是训练的轮次；△τ＝τm-τc，τc是超参数；τm是一个自定义的常数；阈值τclean分为两个阶段，第一个阶段1≤t≤tw，只进行干净数据样本的选取，利用选取的数据样本进行模型更新，而不进行标签的修改；第二个阶段twt≤tmax，对判定有噪声的数据样本进行标签修改；所述阈值τclean在两个阶段以线性的方式随着训练不断变化。

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