[发明专利]基于元学习的避扰通信模型及其训练方法

摘要

本发明公开了一种基于元学习的避扰通信模型及其训练方法，包括：基于条件生成对抗网络生成虚拟合成的频谱数据；搭建初始训练模型，该初始训练模型内置有初始化的模型参数θ；获取第二损失函数：将训练数据迭代的输入至初始训练模型中进行计算，得到每次迭代计算的第一损失函数，将所有的该第一损失函数进行求和，将该求和的值作为该初始训练模型的第二损失函数；多次迭代该获取第二损失函数的过程，并基于该多次迭代得到的该第二损失函数，使用梯度下降法更新初始训练模型的模型参数θ。本发明提供的该基于元学习的避扰通信模型及其训练方法，利用条件生成对抗网络，解决了因实时在线更新模型导致的训练效率低、耗时、无法快速更新模型的问题。