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龙图腾网获悉天津大学申请的专利媒体样本的选择性学习方法、装置、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：CN119807893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411827127.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权媒体样本的选择性学习方法、装置、电子设备及存储介质是由盛培卓;韩宗博;王立;张长青设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本媒体样本的选择性学习方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种媒体样本的选择性学习方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：从媒体样本集中确定第一媒体样本和第二媒体样本，其中，第一媒体样本的噪声含量小于第二媒体样本的噪声含量；根据第一媒体样本的真实标签和预测标签，构建第一媒体样本的第一交叉熵损失；根据第二媒体样本的先验标签概率分布和预测标签概率分布，构建第二媒体样本的正则化损失；根据第一交叉熵损失和正则化损失，构建样本总损失；以及基于样本总损失训练模型，以便于模型对第一媒体样本和第二媒体样本实现选择性学习。

本发明授权媒体样本的选择性学习方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种媒体样本的选择性学习方法，包括： 从媒体样本集中确定第一媒体样本和第二媒体样本，其中，所述第一媒体样本的噪声含量小于所述第二媒体样本的噪声含量，所述媒体样本集中的媒体样本包括如下中的任意之一：文本样本、图像样本、音频样本； 根据所述第一媒体样本的真实标签和预测标签，构建所述第一媒体样本的第一交叉熵损失； 根据所述第二媒体样本的先验标签概率分布和预测标签概率分布，构建所述第二媒体样本的正则化损失； 根据所述第一交叉熵损失和所述正则化损失，构建样本总损失；以及 基于所述样本总损失训练模型，以便于模型对所述第一媒体样本和所述第二媒体样本实现选择性学习，所述选择性学习的目标是在有效学习插补数据集的同时，减轻低质量样本的负面影响； 其中，所述媒体样本集中包括针对存在缺失特征的待插补媒体样本进行插补缺失特征后得到的已插补媒体样本，所述第一媒体样本的插补准确率大于所述第二媒体样本的插补准确率； 所述方法还包括：在所述从媒体样本集中确定第一媒体样本和第二媒体样本之前，获取训练样本集，所述训练样本集中包括所述待插补媒体样本，其中，所述待插补媒体样本以多维特征向量以及与所述多维特征向量相对应的多维掩码向量进行表示，所述待插补媒体样本还具有真实标签，所述多维掩码向量中的每个掩码元素使用第一值或第二值表示所述多维特征向量中的相应特征向量为已缺失或未缺失；获取针对所述多维特征向量确定的多维权重；基于所述多维权重，计算所述待插补媒体样本与其他媒体样本之间的加权距离，其中，所述其他媒体样本表征所述媒体样本集中与所述待插补媒体样本的真实标签相同且除所述待插补媒体样本之外的其他媒体样本；确定与所述待插补媒体样本的加权距离最近的预设数目个目标其他媒体样本；根据所述目标其他媒体样本的目标特征向量，对所述待插补媒体样本的待插补特征向量进行插补，得到所述已插补媒体样本，其中，所述目标特征向量与所述待插补特征向量具有对应关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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