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龙图腾网恭喜贵州民族大学申请的专利一种基于贡献度度量的自适应微调方法及系统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：CN118194924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202311744429.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于贡献度度量的自适应微调方法及系统是由冯夫健;冯乐;谭棉;李志玲;曾涛涛;邹红梅;汪小梅;王林设计研发完成，并于2023-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贡献度度量的自适应微调方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于贡献度度量的自适应微调方法及系统，涉及参数微调技术领域；本发明通过粒子群优化PSO对预训练模型每层中的参数微调比例进行精确评估，得到适合目标任务的微调比例，通过度量预训练模型每层卷积层中的参数的贡献度，为微调参数的选择提供依据，并通过参数贡献度和最佳微调比例计算掩码矩阵，通过掩码矩阵对模型中的参数在目标训练数据上进行微调，得到微调后的训练模型。本发明实现了参数级的微调，使模型在不匹配目标任务和过拟合目标任务间达到了平衡，通过少量的训练时间显著提升了模型在目标任务上的性能。

本发明授权一种基于贡献度度量的自适应微调方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于贡献度度量的自适应微调方法，其特征在于，应用于图像处理领域，包括如下步骤：S1、导入预先经初始图像数据集训练得到的预训练图像模型，所述预训练图像模型包括多层卷积层，每层卷积层包括多个参数；S2、通过粒子群优化PSO对每层中多个参数进行微调评估，得到多个候选解；S3、通过贡献度度量准则对每层卷积层的多个参数进行度量，得到每层卷积层中多个参数对应的贡献度，通过多个所述候选解分别对每层卷积层的多个参数对应的贡献度进行计算，得到多个初始掩码矩阵，按照第一预设周期对所述预训练图像模型分别与多个所述初始掩码矩阵进行调参计算，得到多个初始微调训练图像模型，将预设目标图像数据集分别输入多个所述初始微调训练图像模型中进行计算，得到多个适应度值；S4、通过多个所述适应度值更新多个所述候选解，直至满足预设迭代次数，根据更新后的多个候选解得到最优解；S5、通过所述最优解对每层卷积层的多个参数对应的贡献度进行计算，得到掩码矩阵，按照第二预设周期对所述预训练图像模型与所述掩码矩阵进行调参计算，得到微调训练图像模型。

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贵州民族大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州民族大学大学城校区；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”。