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龙图腾网获悉富士通株式会社申请的专利领域自适应神经网络的训练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：CN114139676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202010911149.0，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权领域自适应神经网络的训练方法是由汪洁;钟朝亮;冯成;孙俊设计研发完成，并于2020-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本领域自适应神经网络的训练方法在说明书摘要公布了：公开了领域自适应神经网络的训练方法，包括：针对源数据和目标数据提取特征；基于提取的特征为目标数据预测第一标签；基于源数据集合上每个类别的类中心与目标数据的特征之间的距离，为目标数据确定第二标签；在目标数据集合中选择第一标签与第二标签相同的目标数据，并且第一或第二标签作为所选择的目标数据的伪标签；基于所选择的目标数据计算目标数据集合上每个类别的类中心；基于源数据集合的类中心和所计算的目标数据集合的类中心之间的距离构建第一损失函数；基于所选择的目标数据以及其伪标签构建第二损失函数；针对源数据集合中的源数据以及所选择的目标数据构建第三损失函数；基于第一至第三损失函数来训练该神经网络。

本发明授权领域自适应神经网络的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种由计算机实现的用于训练领域自适应神经网络的方法，其中所述领域自适应神经网络包括第一特征提取单元、第一分类单元以及判别单元，其中，所述计算机包括存储有指令的存储器和处理器，所述指令在被所述处理器执行时使得所述处理器执行所述方法，所述方法包括： 由所述第一特征提取单元针对已标记的源数据集合中的源数据提取第一特征，以及由所述第一分类单元基于所述第一特征来预测所述源数据属于多个类别中的每个类别的概率； 由所述第一特征提取单元针对未标记的目标数据集合中的目标数据提取第二特征，以及由所述第一分类单元基于所述第二特征来预测所述目标数据属于所述每个类别的概率，并且将对应于最大概率的类别确定为所述目标数据的第一标签； 计算源数据集合的针对所述每个类别的类中心与所述目标数据的特征之间的距离，并且将距离最近的类中心所对应的类别确定为所述目标数据的第二标签； 在所述目标数据集合中选择对其确定的所述第一标签与所述第二标签相同的目标数据，其中，所述第一标签或所述第二标签作为所选择的目标数据的伪标签； 基于所选择的目标数据计算所述目标数据集合的针对所述每个类别的类中心； 基于所述源数据集合的类中心和所计算的目标数据集合的类中心之间的距离来构建第一损失函数； 基于所选择的目标数据以及其伪标签来构建第二损失函数； 针对所述源数据集合中的源数据以及所选择的目标数据构建第三损失函数； 基于所述第一损失函数、所述第二损失函数和所述第三损失函数来训练所述领域自适应神经网络，其中，所述源数据和所述目标数据包括图像数据、手写字符数据、时间序列数据和表格型数据中的任一种。

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富士通株式会社，其通讯地址为：日本神奈川县；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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