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龙图腾网获悉宏达国际电子股份有限公司申请的专利机器学习装置以及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：CN114648094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202111451127.1，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权机器学习装置以及方法是由彭宇劭;汤凯富;张智威设计研发完成，并于2021-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习装置以及方法在说明书摘要公布了：一种机器学习方法，包括：藉由处理器从存储器中获取模型参数，并根据模型参数执行分类模型，其中分类模型包括多个神经网络结构层；藉由处理器根据多个训练样本计算第一损失以及第二损失，其中第一损失对应于多个神经网络结构层中的输出层，第二损失对应于多个神经网络结构层中位于输出层之前的一层；以及藉由处理器根据第一损失以及第二损失对模型参数执行多个更新操作以训练分类模型。此外，一种机器学习装置亦在此公开。根据独立性损失以及平均处理效应损失调整分类模型，去除分类模型中的显性伪相关或隐性伪相关，藉以提高分类模型的整体性能。

本发明授权机器学习装置以及方法在权利要求书中公布了：1.一种机器学习方法，其特征在于，用于临床影像，包括： 藉由一处理器从一存储器中获取一模型参数，并根据该模型参数执行一分类模型，其中该分类模型包括多个神经网络结构层； 藉由该处理器根据多个训练样本所产生的多个预测标签以及该些训练样本的多个训练标签计算一第一损失，以及藉由该处理器根据该多个训练样本所产生的多个提取特征计算一第二损失，其中该第一损失对应于该些神经网络结构层中的一输出层，该第二损失对应于该些神经网络结构层中位于该输出层之前的一层，其中该多个提取特征以及该多个训练标签之间存在伪相关；以及 藉由该处理器根据该第一损失以及该第二损失对该模型参数执行多个更新操作以移除该多个提取特征以及该多个训练标签之间存在的伪相关来训练该分类模型,其中该第二损失为， n是正整数是该多个训练样本的数量，p以及q为正整数，Hi,j以及Hi,k是提取特征，j以及k为正整数且不大于m； 其中，所述伪相关包括显性伪相关和隐性伪相关，若临床影像具有病灶的细胞组织以及与细胞组织颜色相似的骨骼，则骨骼的提取特征与病灶的标签之间存在显性伪相关；若临床影像中的病灶与背景相似，则背景的提取特征与病灶的标签之间存在隐性伪相关。

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