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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第二十研究所;杭州电子科技大学申请的专利一种基于注意力机制的神经网络正则化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：CN114092779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111216830.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于注意力机制的神经网络正则化方法是由赵露露;李胜炎;周云帆;俞杰;陆奇;唐政;惠国宝;李建军;田万勇;李新付设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的神经网络正则化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的神经网络正则化方法。本发明步骤：1批量图像输入和预处理；2利用CNN卷积神经网络进行特征提取；3利用注意力机制进行关键特征筛选；4交换不同目标图像的关键特征；5不同图像的关键特征和非关键特征共同组成重构图像的语义信息；6设计一种自适应置信度估计方法，判断重构图像的所属类别；7利用重构图像对神经网络进行训练得到更准确的训练模型。本发明通过样本拓充和充分挖掘图像的潜在特征，以提升模型的鲁棒性和整体性能。本发明的优势在于使用注意力机制指导图像特征自适应重构，适用范围广、模型精确度高、鲁棒性强。

本发明授权一种基于注意力机制的神经网络正则化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的神经网络正则化方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、批量图像的预处理：包括随机裁剪、随机翻转、正则化操作；步骤2、利用权重共享的编码器网络进行特征提取：将预处理后的训练图像输入Resnet模型，从Resnet模型的任意中间层提取高维特征图，该中间层之前的网络即是权重共享的编码器网络，提取到的高维特征图将用于之后的特征重构，特征重构后的特征图将重新输入该中间层之后的网络进行训练；步骤3、利用注意力机制进行关键特征筛选：通过步骤2得到高维特征图，将这些高维特征图输入注意力提取网络SENet，利用注意力机制筛选并提取特征图中的关键特征；步骤4、交换不同目标图像的关键特征：随机选取一张特征图上的关键特征替换另一特征图上的关键特征，得到一张新的重构特征图，该重构特征图包含了两张图像目标的信息；步骤5、当前图像的关键特征和另一图像的补充特征共同组成重构图像的语义信息：重构特征图包含了一张特征图上的关键特征和另一特征图上的补充特征；步骤6、设计一种自适应置信度估计方法，判断重构图像的所属类别：新的重构特征图包含了两张图像的目标信息，利用自适应置信度估计的方法，评估重构特征图所属目标类别的概率大小；步骤7、利用重构图像对神经网络进行训练得到更准确的训练模型：通过上述步骤得到了重构特征图及其标签，因此可以使用重构的特征图进行网络训练，充分挖掘神经网络的学习潜力，增强模型鲁棒性。

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中国电子科技集团公司第二十研究所;杭州电子科技大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市雁塔区白沙路1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”。