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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利增量学习方法、装置、电子设备及机器可读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：CN114298197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202111580305.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权增量学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质是由吴长虹;程战战;钮毅设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本增量学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种增量学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质，该方法包括：在增量训练的过程中，依据所述初始模型初始化增量模型，得到初始化后的增量模型；依据增量训练数据以及所述初始训练数据，对所述初始化后的增量模型进行训练，得到训练后的增量模型；其中，在增量训练过程中，依据正则策略对所述初始模型和所述增量模型进行正则约束；所述正则约束包括特征层面的正则约束和或参数层面的正则约束。该方法可以缓解增量学习过程中旧知识的遗忘。

本发明授权增量学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种增量学习方法，其特征在于，包括： 在增量训练的过程中，依据初始模型初始化增量模型，得到初始化后的增量模型；其中，所述初始模型依据初始训练数据进行模型训练得到； 依据增量训练数据以及所述初始训练数据，对所述初始化后的增量模型进行训练，得到训练后的增量模型；其中，模型训练过程中使用的训练数据为图像数据；在增量训练过程中，依据正则策略对所述初始模型和所述增量模型进行正则约束；所述正则约束包括特征层面的正则约束和或参数层面的正则约束； 其中，所述方法还包括： 依据所述增量训练数据进行模型训练，得到新增模型； 依据正则策略对所述新增模型和所述增量模型进行正则约束； 依据所述初始模型和所述增量模型对应的第一正则损失、所述新增模型和所述增量模型对应的第二正则损失，以及所述增量模型的任务损失，确定所述增量模型的最终损失； 依据所述增量模型的最终损失，对所述增量模型的训练进行反馈； 其中，当所述正则约束包括特征层面的正则约束时，所述依据正则策略对所述初始模型和所述增量模型进行正则约束，包括： 依据所述初始训练数据经过所述初始模型的输出与所述初始训练数据经过所述增量模型的输出的差异，对所述增量模型进行参数优化； 和或， 当所述正则约束包括参数层面的正则约束时，所述依据正则策略对所述初始模型和所述增量模型进行正则约束，包括： 依据所述初始模型以及所述增量模型中，各层的参数之间的差异，对所述增量模型的深层网络和预测层进行参数优化。

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上海高德威智能交通系统有限公司，其通讯地址为：201821 上海市嘉定区云谷路599弄6号620室J1452；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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