[发明专利]一种基于对偶距离损失的生成对抗网络训练方法在审
| 申请号： | 201911345589.8 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111144563A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 宋艳枝;彭程;王昊 | 申请（专利权）人： | 合肥黎曼信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 孙永智 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市合肥高新技术开发*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对偶距离损失的生成对抗网络训练方法，涉及深度学习神经网络技术领域。本发明包括如下步骤：步骤S1：获取目标分布的数据集，并对数据集进行预处理；步骤S2：设置生成器和判别器神经网络的结构和参数，以及训练过程中的学习率；步骤S3：根据神经网络的参数计算出对偶距离损失函数，然后基于对这个对偶距离损失函数采用随机梯度下降法，训练生成器，生成真实分布。本发明通过在相同的迭代步数情况下得到更加准确的结果，能够提高训练的质量，具有更好的成本收益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对偶 距离 损失 生成 对抗 网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
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