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龙图腾网获悉西华师范大学申请的专利面向图像分类的不平衡感知免训练神经网络架构搜索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：CN121545013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610071931.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权面向图像分类的不平衡感知免训练神经网络架构搜索方法是由徐黎明;李威设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向图像分类的不平衡感知免训练神经网络架构搜索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及面向图像分类的不平衡感知免训练神经网络架构搜索方法，为长尾医学数据集分类任务设计了首个代理指标，并在神经架构搜索过程中引入了三种选择、变异机制，有效解决了时间开销大、数据集不平衡和易陷入局部最优问题。通过不平衡感知的数据采样与类别加权方法，在少量样本上对候选架构进行快速前向统计，得到能够刻画尾部识别能力与整体可分性的免训练代理评分，通过融合模块形成统一的架构适应度，实现对候选结构的快速排序与筛选。通过概率选择与三种选择、变异机制平衡保优与探索，并可结合模型复杂度约束实现面向临床部署的架构输出。能够显著降低时间开销，提高在不平衡医学图像分类中的架构选择效率与可靠性。

本发明授权面向图像分类的不平衡感知免训练神经网络架构搜索方法在权利要求书中公布了：1.面向图像分类的不平衡感知免训练神经网络架构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：配置搜索空间内随机生成初始候选架构种群，为每个候选架构设置初始的个体变异率与全局变异率的初值或范围； S2：采集不平衡医学图像数据集中的指定大小批量的样本，对各候选架构执行免训练评估处理，获取与候选架构相关的特征梯度信息，并对特征梯度信息进行标准化与稳健变换后实施不平衡感知加权，生成候选架构的代理评分值； S3：基于各候选架构的代理评分值，设置Softmax概率采样选择机制，将所述代理评分值经温度缩放的指数映射转换为选择概率，并按照所述选择概率对候选架构进行随机采样以确定父代种群； S4：设置变异控制模块，依据父代种群及其对应的代理评分值对父代个体的个体变异率及当前代的全局变异率进行更新，并在个体变异率及当前代的全局变异率的约束下对父代候选架构执行结构变异操作，形成下一代种群； S5：重复执行步骤S2-S4，以对候选架构进行评估、选择与变异的循环进化搜索，直到最后一代评估结束，输出代理评分值最优的目标架构； 步骤S2的具体过程如下： S21：从不平衡医学图像数据集中采集小批量样本集合； S22：针对小批量样本集合，对每个候选架构执行一次前向传播以获得多层特征激活，并执行一次反向传播以获得与所述特征激活对应的损失梯度； S23：对每一层的特征激活计算层内均值与层内标准差； S24：依据层内均值与层内标准差，对每一层的特征激活执行Z-score标准化，得到标准化激活； S25：基于标准化激活与损失梯度计算每层每样本的Fisher内积； S26：对所述Fisher内积执行对数平滑与取绝对值处理，以获得类别-层级聚合所需的稳健量； S27：依据数据集类别样本数设置类别权重； S28：基于所述类别权重与类别-层级聚合所需的稳健量生成候选架构的代理评分，并将所述代理评分作为候选架构的适应度用于后续步骤S3–S5。

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