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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种针对噪声标签的置信度驱动伪标签生成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：CN115393674B 。

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：202211117761.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种针对噪声标签的置信度驱动伪标签生成方法是由默莎莎;瞿云涛设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对噪声标签的置信度驱动伪标签生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对噪声标签的置信度驱动伪标签生成方法，属于深度学习和图像分类领域；具体为：首先，收集原始标签作为训练数据，一部分进行标注，得到含有噪声标注的标签q；另一部分训练样本x输入特征提取器进行特征提取后，分别输入深度神经网络模型的分类器和线性映射模块中，分类器输出分布p，线性映射模块输出0到1的置信度conf值；然后，构造伪标签并进行损失训练，将损失LCDPL梯度回传给特征提取器和分类器；最后，对置信度conf进行训练，作为伪标签分配比例，梯度回传给线性映射模块的映射函数hconf，从而在每个阶段都能构造一个更合理均衡的伪标签信息分配比例。本发明解决了现有伪标签算法中存在的信息分配不均衡问题，极大程度地减少了噪声带来的影响。

本发明授权一种针对噪声标签的置信度驱动伪标签生成方法在权利要求书中公布了：1.一种针对噪声标签的置信度驱动伪标签生成方法，其特征在于，分以下步骤： 首先、将收集的原始标签作为训练数据分为两部分，一部分进行标注，得到含有噪声标 注的标签；另一部分训练样本输入特征提取器提取特征后，分别输入深度神经网络模型 的分类器和线性映射模块中，分类器输出分布，线性映射模块输出0到1的置信度 值； 所述线性映射模块的映射函数为特征空间到实数区间的映射函数；即； 映射函数输出实数值后，利用函数将其映射到0到1的置信度值； 函数定义如下： 最终，样本关于当前关系抽取模型的置信度值用表示； 然后、利用分类器输出的分布结合置信度值构造伪标签并进行损失训练； 将损失梯度回传给特征提取器和分类器； 伪标签计算公式如下： 其中表示含噪声标注的原标签，表示分类器输出分布； 对伪标签进行训练的损失函数为： 为训练数据的数量，为生成的分布与伪标签之间的散度； 最后、使用训练损失函数对置信度进行训练，并将训练后的置信度作为 伪标签分配比例，梯度回传给线性映射模块的映射函数，从而在每个阶段都能构造一 个更合理更均衡的伪标签信息分配比例。

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