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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利渐进式多视角深度综合表征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：CN116151314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211681598.6，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权渐进式多视角深度综合表征学习方法是由徐偲;李泽慧;管子玉;赵伟;杨亚明;陈龙设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本渐进式多视角深度综合表征学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及渐进式多视角深度综合表征学习方法，属于机器学习和计算机视觉领域，用于解决在多视角表征中，在保证准确度不降低的情况下，如何挖掘视角间的一致性信息和互补信息的问题。本发明方法首先建立一个更容易的预训练任务，以更好地初始化一致性和互补维度并且可以处理多个视角。其次，在微调阶段，通过预建立稀疏批处理归一化层，来充分挖掘多视角数据的互补性信息，并预对齐特定视角的表征，解决视角缺失的问题。本发明的学习方法可以处理任意的多视角数据，并适用于不同的数据大小。

本发明授权渐进式多视角深度综合表征学习方法在权利要求书中公布了：1.一种渐进式多视角深度综合表征学习方法，其特征在于，所述学习方法包括预训练阶段和微调阶段； 在预训练阶段，处理的多视角数据包括视觉模态数据和语言模态数据，包括下述步骤： 为各视角建立关系矩阵和解码器神经网络； 用关系矩阵将第一综合表征表示为高层表征，基于解码器神经网络将各高层表征解码为各特定视角数据； 在训练结束，得到第一综合表征、各视角对应的稀疏化关系矩阵； 预训练阶段通过求解下述优化问题得到所述第一综合表征、各视角对应的稀疏化关系矩阵： 式中： 为第v个视角对应的解码器神经网络，V为视角总数； 为第n个样本对应的第一综合表征，N为样本总数； 为将第n个样本对应的第一综合表征利用关系矩阵和解码器神经网络重构出视角数据的重构误差； 为基于第一综合表征的分类损失； 为超参数； 所述稀疏化关系矩阵为向关系矩阵中添加了结构化稀疏正则器，使得某些基向量为0： 为第个视角的稀疏化关系矩阵，D为综合表征的维度，为每个视角的维度； 在微调训练阶段，包括下述步骤： 为各视角建立对应的编码器神经网络和多视角稀疏批处理归一化层； 用编码器神经网络将特定视角数据编码得到第二综合表征； 通过多视角稀疏批处理归一化层将第二综合表征进行缩放和平移以实现对齐，并通过稀疏化关系矩阵约束实现缩放的比例因子； 对齐后的第二综合表征经平均处理得到第三综合表征，并在训练中使用第一综合表征指导第三综合表征学习； 在训练结束，得到训练好的解码器神经网络。

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