買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉齊魯工業大學(山東省科學院)申請的專利基于不對稱動量優化的不平衡性標記分布學習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：CN120387494B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510883930.4，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權基于不對稱動量優化的不平衡性標記分布學習方法是由高永標;孫想成;呂國華設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于不對稱動量優化的不平衡性標記分布學習方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于不對稱動量優化的不平衡性標記分布學習方法，涉及機器學習技術領域。本申請為主導損失設置主導動量緩沖變量和主導損失動量系數，為輔助損失設置輔助動量緩沖變量以及輔助損失動量系數，在對不平衡性標記分布學習網絡的訓練過程中，依據當前epoch中主導動量緩沖變量、主導損失動量系數、輔助動量緩沖變量和輔助損失動量系數更新下一個epoch中的網絡參數θ。本申請所述方法能夠有效確保主導損失和輔助損失的動量緩沖變量在更新過程中不會相互干擾，并通過設置主導損失動量系數大于輔助損失動量系數控制主導損失的動量緩沖變量在梯度更新中的主導性。

本發明授權基于不對稱動量優化的不平衡性標記分布學習方法在權利要求書中公布了：1.一種基于不對稱動量優化的不平衡性標記分布學習方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、構建包括特征編碼器、全標記編碼器和解碼器的不平衡性標記分布學習網絡； S2、計算不平衡性標記分布學習網絡的總優化損失；總優化損失包括層間對齊損失、特征與標記分布對齊損失、特征與標記相似性矩陣對齊損失以及標記分布預測監督損失； S3、基于訓練集和總優化損失對不平衡性標記分布學習網絡進行訓練，得到網絡模型； 步驟S3中，為主導損失設置主導動量緩沖變量和主導損失動量系數，為輔助損失設置輔助動量緩沖變量以及輔助損失動量系數，而后，在訓練過程中，依據當前epoch中主導動量緩沖變量、主導損失動量系數、輔助動量緩沖變量和輔助損失動量系數更新下一個epoch中的網絡參數θ；主導損失為標記分布預測監督損失，輔助損失包括層間對齊損失、特征與標記分布對齊損失以及特征與標記相似性矩陣對齊損失； 步驟S3中，訓練集是基于原始數據集獲取的，原始數據集為Movie數據集；Movie數據集是關于用戶對電影的評分數據集，該數據集包含電影的文本標記數據；Movie數據集中，每部電影的評分標記分布均為文本數據，每部電影的評分標記分布是根據所有用戶在各評分等級上的投票比例統計而得到的； S4、基于待預測的不平衡數據集獲取特征向量和標記分布，而后輸入網絡模型中前向傳播一次，得到預測標記分布及真實標記分布； 步驟S4中，不平衡數據集是指電影評分標記分布不均衡的數據集。

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齊魯工業大學(山東省科學院)，其通訊地址為：250353 山東省濟南市長清區大學路3501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”。