[发明专利]基于W距离的稳定可控图像生成模型训练方法有效
| 申请号： | 202010814704.8 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112070209B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 董春茹;刘轶功;花强;张峰;赵世朋 | 申请（专利权）人： | 河北大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 石家庄国域专利商标事务所有限公司 13112 | 代理人： | 苏艳肃 |
| 地址： | 071002 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于W距离的稳定可控图像生成模型训练方法，包括以下步骤：a、对图象数据进行预处理，得到训练集的样本数据；b、构建基于W距离的稳定可控图像生成模型，c、根据各个网络的损失函数搭建整体模型；d、通过梯度下降算法交替迭代模型训练，保证模型参数的正常收敛；e、模型参数收敛后，分别将生成器网络G、编码器网络E、分类器网络C分离出来作为单独的服务类产品使用。本发明是一种端到端的网络模型，从模型结构和分布度量标准两个方面对现有技术中的模型进行了改进，解决了模型训练梯度不稳定和模型梯度下降方向不稳定的问题，能够稳定的定向生成图象样本，提升了模型训练过程中的鲁棒性及生成样本的可控性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 距离 稳定 可控 图像 生成 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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