广东石油化工学院张磊获国家专利权
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龙图腾网获悉广东石油化工学院申请的专利基于跨域小样本学习的图像分类方法、系统、电子设备及存储介质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：CN114936598B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210581200.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于跨域小样本学习的图像分类方法、系统、电子设备及存储介质是由张磊;刘心;甄先通;左利云;王宝艳设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于跨域小样本学习的图像分类方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开跨域小样本学习方法，训练样本集包含多个样本，每个样本为一个任务，在任务中，根据该任务中的支持集中的样本，识别该任务中的查询集中的样本，包括步骤S11，根据任务i的支持集Si的样本数据以及分类器网络f的初始分类器网络参数，变分生成网络g生成学习率β的第一分布，对第一分布进行采样，得到任务i的学习率βi，利用学习率βi获得任务i的分类器网络参数θi′；步骤S12，根据任务i的查询集Qi的样本数据以及分类器网络参数θi′，生成新的变分生成网络参数以及分类器网络参数θ；其能兼顾小样本学习和跨域情况，适应新任务，覆盖不同的任务，增强系统领域泛化能力和自适应能力。
本发明授权基于跨域小样本学习的图像分类方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于跨域小样本学习的图像分类方法，其特征在于， 训练样本集包含多个样本，每个样本为一个任务，在所述任务中，根据该任务中的支持集中的样本，识别该任务中的查询集中的样本，所述训练样本集、支持集和查询集的样本数据为图形数据， 所述方法包括以下步骤： 步骤S11，根据任务i的支持集Si的样本数据以及分类器网络f的初始分类器网络参数，变分生成网络g生成学习率β的第一分布，对所述第一分布进行采样，得到任务i的学习率βi，利用所述学习率βi获得任务i的分类器网络参数θi′； 步骤S12，根据任务i的查询集Qi的样本数据以及分类器网络参数θi′，计算任务i的目标函数LQi的梯度根据所述梯度变分生成网络g生成学习率β的第二分布，计算所述第一分布与所述第二分布之间的KL距离，通过使所述KL距离最小，生成新的变分生成网络参数以及分类器网络参数θ。
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