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龙图腾网获悉中国计量大学;浙江省检验检疫科学技术研究院申请的专利一种手写数字识别模型的持续学习方法和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：CN120726646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511135067.0，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种手写数字识别模型的持续学习方法和装置是由潘晨;吴雨榛;万旺军;姚佳妮;吴向平设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手写数字识别模型的持续学习方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种手写数字识别模型的持续学习方法和装置，该方法包括：根据有标注数据集训练生成主识别模型，以及从有标注数据集中挑选出被主识别模型识别错误的图像样本；根据错误样本训练集训练生成辅助识别模型，并将主识别模型和能够与其性能互补的辅助识别模型进行级联，得到教师模型；基于伪标签集和真实标签集，利用教师模型指导学生模型进行训练，得到蒸馏后的学生模型；在蒸馏后的学生模型的识别性能达到教师模型的识别性能的情况下，将主识别模型替换为蒸馏后的学生模型，并返回模型训练级联步骤并等待新一轮无标注数据集来进行持续学习，从而不仅赋予了智能模型的持续自我学习能力，还达到了克服“灾难性遗忘”现象的目的。

本发明授权一种手写数字识别模型的持续学习方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种手写数字识别模型的持续学习方法，其特征在于，包括： 获取手写数字数据集；其中，所述手写数字数据集包括有标注数据集和无标注数据集，所述有标注数据集包括手写数字图像样本及其对应的数字标签以及新增的不可辨图像样本及其对应的数字标签； 根据所述有标注数据集训练生成11分类的用于识别手写数字的主识别模型，以及将所述有标注数据集中的每个图像样本逐个输入所述主识别模型中进行测试，以从所述有标注数据集中挑选出被所述主识别模型识别错误的图像样本，并将所述识别错误的图像样本及其对应的标签放入到错误样本训练集中；其中，所述主识别模型的输出类别新增了无法识别的类别； 模型训练级联步骤：根据所述错误样本训练集训练生成用于识别手写数字的辅助识别模型，并将所述主识别模型和能够与其性能互补的所述辅助识别模型进行级联，得到教师模型； 利用所述教师模型对所述无标注数据集中的样本进行识别，得到所述无标注数据集中所有样本的识别结果，并将所述无标注数据集及其对应的所有识别结果作为伪标签集，以及还将所述错误样本训练集作为真实标签集，以及基于所述伪标签集和所述真实标签集，利用所述教师模型指导学生模型进行训练，得到蒸馏后的学生模型； 在所述蒸馏后的学生模型的识别性能达到所述教师模型的识别性能的情况下，将所述主识别模型替换为所述蒸馏后的学生模型，并返回所述模型训练级联步骤并等待新一轮无标注数据集来进行持续学习。

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中国计量大学;浙江省检验检疫科学技术研究院，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘新区学源街258号；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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