[发明专利]在观察模态之间转化训练数据

权利要求书

1.一种用于训练发生器（1）用以将真实或模拟物理测量数据（10a）转换成合成测量数据（20a）的方法（100），所述真实或模拟物理测量数据与具有第一物理观察模态Mod_A的第一区域（10）的观察有关，所述合成测量数据与具有第二物理观察模态Mod_B的第二区域（20）的观察有关，其中所述第一区域（10）和所述第二区域（20）至少部分地重叠，所述方法具有以下步骤：

·向所述发生器（1）输送（110）至少一个实际信号（11），所述实际信号包括来自所述第一区域（10）的至少一个观察的真实或模拟物理测量数据（10a）；

•由所述发生器（1）将所述实际信号（11）转化（120）成经变换的信号（21），所述经变换的信号代表所属的合成测量数据（20a）；

•借助于成本函数（13）评估（130）：所述经变换的信号（21）在何种程度上与一个或多个额定信号（21'）一致，其中至少一个额定信号（21'）对于通过所述实际信号（11）代表的状况而言由所述第二物理观察模态Mod_B的真实或模拟测量数据构成；

•优化（140）表征所述发生器（1）的行为的可训练参数（1a），其具有的目标是，获得经变换的信号（21），其中通过所述成本函数（13）更好地评估所述经变换的信号。

2.根据权利要求1所述的方法（100），其中

•所述成本函数（13）包含GAN项，其中所述经变换的信号（21）根据鉴别器模块与预给定量的额定信号（21'）越不可区分，所述GAN项采取越好的值；和

•所述鉴别器模块附加地被训练（141），用以将经变换的信号（21）与额定信号（21'）进行区分。

3.根据权利要求2所述的方法（100），其中所述成本函数（13）附加地包含相似性项，其中所述经变换的信号（21）根据预给定度量与所述额定信号（21'）越相似，所述相似性项采取越好的值。

4.根据权利要求2至3中任一项所述的方法（100），其中所述成本函数（13）附加地包含应用项，所述应用项测量所述经变换的信号（21）本身的值得期望的特性用于所打算的应用。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法（100），其中

•训练（142）反向发生器模块，用以将经变换的信号（21）转化回所述实际信号（11）类型的信号，其中所述成本函数（13）附加地包含反GAN项，其中经转化回的信号根据另外的鉴别器模块与所述实际信号（11）越不可区分，所述反GAN项采用越好的值；

•训练（143）所述另外的鉴别器模块，用以将所述转化回的信号与所述实际信号（11）进行区分；和

•所述成本函数（13）包含一致性项，该一致性项是实际信号（11）在通过所述发生器（1）转化并且通过另外的发生器转化回时在何种程度上相同地被再生的量度。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法（100），其中根据预给定的优化准则来优化超参数（13a），所述超参数确定所述成本函数（13）中的项彼此间的相对加权。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法（100），其中至少一个实际信号（11）不仅包括所述第一物理观察模态Mod_A的真实或模拟物理测量数据（10a）而且包括从随机变量中抽取的样本。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法（100），其中选择（111）实际信号（11），所述实际信号将至少一个实际标签（11a）分配给所述第一物理观察模态Mod_A的真实或模拟物理测量数据（10a）的至少一个分量。