[发明专利]使用生成式对抗网络的鉴别器的新奇检测

权利要求书

1.一种用于检测新奇数据的装置，包括：

生成式对抗网络的鉴别器，其是使用所述生成式对抗网络的生成器训练的，其要：

接收待分类的数据；以及

响应于检测到所接收的数据不对应于已知的数据类别而将所接收的数据分类为新奇数据。

2.根据权利要求1所述的装置，其中基于训练数据用所述生成器迭代地训练所述鉴别器，其中所述生成器要使用损失函数基于所述训练数据生成新奇数据。

3.根据权利要求1所述的装置，其中基于边界寻找损失函数来训练所述生成器。

4.根据权利要求1所述的装置，其中基于特征匹配损失函数来训练所述生成器。

5.根据权利要求1所述的装置，其中基于以边界寻找损失函数和特征匹配损失函数为基础的组合损失函数来训练所述生成器。

6.根据权利要求1-5的任何组合所述的装置，其中基于由所述生成器基于训练数据生成的新奇数据样本来训练所述鉴别器。

7.根据权利要求1-5的任何组合所述的装置，其中所所述鉴别器要响应于检测到所接收的数据对应于已知的数据类而将所接收的数据分类为特定类。

8.根据权利要求1-5的任何组合所述的装置，其中所述鉴别器要响应于检测到所接收的数据包括比其它类更高的特定类的概率得分而将所接收的数据分类为所述特定类。

9.根据权利要求1-5的任何组合所述的装置，其中所述新奇数据包括与所述训练数据不同的数据。

10.根据权利要求1-5的任何组合所述的装置，其中所接收的数据包括视觉数据、文本、语音、基因序列、生物医学信号、标志或其任何组合。

11.一种用于训练鉴别器的方法，包括：

经由处理器接收训练数据；

经由所述处理器用所述鉴别器迭代地训练生成器，以基于所述训练数据生成新奇数据样本；以及

经由所述处理器用所述生成器迭代地训练所述鉴别器，以基于所述训练数据和所述新奇数据样本将数据分类到已分类类别或新奇类别中。

12.根据权利要求11所述的方法，包括：

经由所述鉴别器接收待分类的数据；

响应于检测到所接收的数据不对应于已知的数据类别而经由所述鉴别器将所接收的数据分类为新奇数据；以及

经由所述处理器显示包括所接收的数据的新奇数据的列表。

13.根据权利要求11所述的方法，包括响应于检测到所述数据对应于分类类别而经由所述鉴别器将所述数据分类在对应的该类别中。

14.根据权利要求11所述的方法，其中训练所述生成器包括使用边界寻找损失函数来生成所述新奇数据样本。

15.根据权利要求11所述的方法，其中训练所述生成器包括使用特征匹配损失函数来生成所述新奇数据样本。

16.根据权利要求11-15的任何组合所述的方法，其中训练所述生成器包括使用基于边界寻找损失函数和特征匹配损失函数的组合损失函数来生成所述新奇数据样本。

17.根据权利要求11-15的任何组合所述的方法，其中迭代地训练所述鉴别器包括将所生成的新奇数据样本和来自所述训练数据的与一个或多个类别相对应的数据样本发送到所述鉴别器，并且基于来自所述鉴别器的输出分类来调整所述鉴别器的参数。