[发明专利]一种基于生成对抗网络的模型训练方法及设备在审
| 申请号： | 201811654623.5 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109902823A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 刘志容;董振华;张宇宙;刘明瑞;郭贵斌 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司;东北大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N20/00;G06K9/62;G06Q30/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种基于生成对抗网络的模型训练方法及设备，该方法包括：设备通过生成模型为第一用户生成正例伪造物品和负例伪造物品；所述设备训练多个真实物品对和多个伪造物品对以得到判别模型，所述判别模型用于分辨所述多个真实物品对与所述多个伪造物品对之间的差异；每个真实物品对包括一个正例真实物品和一个负例真实物品，每个伪造物品对包括一个所述正例伪造物品和一个所述负例伪造物品；所述设备根据所述判别模型的损失函数更新所述生成模型。采用本申请实施例，能够提高生成模型的生成能力和判别模型的判别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 真实物品 伪造 判别模型 生成模型 模型训练 损失函数 用户生成 对抗 申请 分辨 网络 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的模型训练方法，其特征在于，包括：设备通过生成模型为第一用户生成正例伪造物品和负例伪造物品，其中所述负例伪造物品为根据所述正例伪造物品生成的，所述第一用户的正例伪造物品为预测的受所述第一用户关注的物品，所述第一用户的负例伪造物品为预测的不受所述第一用户关注的物品；所述设备训练多个真实物品对和多个伪造物品对以得到判别模型，所述判别模型用于分辨所述多个真实物品对与所述多个伪造物品对之间的差异；每个真实物品对包括一个正例真实物品和一个负例真实物品，每个伪造物品对包括一个所述正例伪造物品和一个所述负例伪造物品；所述正例真实物品为根据所述第一用户的操作行为认定的受所述第一用户关注的物品，所述负例真实物品为根据所述第一用户的操作行为认定的不受所述第一用户关注的物品；所述设备根据所述判别模型的损失函数更新所述生成模型。
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