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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種處理噪聲標簽的自標簽修改方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115861625B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211554141.9，技術領域涉及：G06V10/30；該發明授權一種處理噪聲標簽的自標簽修改方法是由張宇;林凡;米思婭設計研發完成，并于2022-12-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種處理噪聲標簽的自標簽修改方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種處理噪聲標簽的自標簽修改方法，隨機選取小批量數據樣本，將數據樣本進行數據增強處理得到不同的視圖，作為偽孿生神經網絡的輸入，輸出對數據樣本類別的預測概率；根據不同網絡對不同視圖的預測計算與數據樣本標簽分布的JS散度，用于判斷其作為干凈數據樣本的可能性；根據給定的判斷閾值，將該批量數據樣本劃分為干凈數據樣本和有噪聲數據樣本，對干凈數據樣本的標簽僅進行光滑化的處理，對有噪聲的數據樣本根據模型的預測和樣本自身的標簽進行動態加權賦予有噪聲數據樣本可靠的標簽；最后利用分類損失函數和一致性損失函數對模型進行更新。本發明方法用于解決標簽噪聲下的圖像分類任務，取得良好的性能效果。

本發明授權一種處理噪聲標簽的自標簽修改方法在權利要求書中公布了：1.一種處理噪聲標簽的自標簽修改方法，其特征在于：隨機選取小批量數據樣本，將數據樣本進行數據增強處理得到不同的視圖，并將其作為偽孿生神經網絡的輸入，輸出對數據樣本類別的預測概率，根據不同網絡對不同視圖的預測計算與數據樣本標簽分布的JS散度，用于判斷其作為干凈數據樣本的可能性；根據給定的判斷閾值，將該批量數據樣本劃分為干凈數據樣本和有噪聲數據樣本，對干凈數據樣本的標簽僅進行光滑化的處理，對有噪聲的數據樣本根據模型的預測和樣本自身的標簽進行動態加權賦予有噪聲數據樣本可靠的標簽，利用分類損失函數和一致性損失函數對模型進行更新；其中，采用如下的方式對判定數據樣本是否干凈的判斷閾值進行動態化處理： 其中，t表示的是訓練的輪次；△τ＝τm-τc，τc是超參數；τm是一個自定義的常數；閾值τclean分為兩個階段，第一個階段1≤t≤tw，只進行干凈數據樣本的選取，利用選取的數據樣本進行模型更新，而不進行標簽的修改；第二個階段twt≤tmax，對判定有噪聲的數據樣本進行標簽修改；所述閾值τclean在兩個階段以線性的方式隨著訓練不斷變化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東南大學，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區四牌樓2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。