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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利小样本学习的统一范式、任务构造、模型优化和误差控制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：CN118097329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410192196.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权小样本学习的统一范式、任务构造、模型优化和误差控制方法是由徐阳;李惠;范云蕾设计研发完成，并于2024-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本学习的统一范式、任务构造、模型优化和误差控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出小样本学习的统一范式、任务构造、模型优化和误差控制方法。所述方法建立了面向有限监督信息的小样本学习理论，即通过对跨类别数据的学习获得普适通用的先验信息，并将其迁移到小样本目标任务中实现识别与预测。所述方法建立了从数据划分到任务构造再到优化策略的小样本学习的统一框架，实现了小样本学习全过程的完整表达。

本发明授权小样本学习的统一范式、任务构造、模型优化和误差控制方法在权利要求书中公布了：1.小样本学习的统一范式、任务构造、模型优化和误差控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：进行小样本学习的图像数据划分与任务构造；小样本学习训练过程是基于任务进行的，在训练图像数据集和查询图像数据集中采用可放回采样的策略构造训练任务和测试任务，每个任务由两个互斥集合的支持集和查询集构成；步骤二：设计小样本学习的优化策略；将小样本学习模型在进行先验知识学习时采用的典型优化策略区分为两种模式，即单阶段优化学习和双阶段优化学习，并分别进行定义；步骤三：建立小样本学习的分类范式与数学框架；根据小样本学习方法对有限监督信息的内在学习机制及实现原则的不同，基于模型优化的不同过程，建立小样本学习的数学框架，分别形成并定义小样本学习的四类范式，即基于度量学习的小样本学习范式、基于优化算法的小样本学习范式、基于迁移学习的小样本学习范式、基于生成模型的小样本学习范式；步骤四：建立小样本学习的误差控制方法；根据小样本学习的四类优化范式，基于数据驱动下机器学习误差分析理论，实现对小样本场景下机器学习三种典型误差即优化误差、泛化误差和逼近误差的误差控制。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街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”。