[发明专利]数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括：

获取待训练的学生生成对抗网络，以及获取教师生成对抗网络；

固定所述教师生成对抗网络的参数，根据固定参数的教师生成对抗网络，指导所述学生生成对抗网络进行学习；

根据教师生成对抗网络的损失函数，以及教师生成对抗网络与学生生成对抗网络之间的蒸馏损失，对学习后的学生生成对抗网络进行训练，得到训练后的学生生成对抗网络；

根据训练后的学生生成对抗网络处理待处理数据。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据固定参数的教师生成对抗网络，指导所述学生生成对抗网络进行学习，包括：

通过最小化学生生成对抗网络的损失函数，以及最小化蒸馏损失，对所述学生生成对抗网络进行学习，其中，所述蒸馏损失为教师生成网络通过知识蒸馏得到学生生成对抗网络时所产生的损失。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，在对所述学生生成对抗网络进行学习之前，所述方法还包括：

通过学生生成对抗网络和教师生成对抗网络的中间层的潜在向量之间的距离，以及学生生成对抗网络和教师生成对抗网络的重建图像之间的距离，确定所述蒸馏损失。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述通过学生生成对抗网络和教师生成对抗网络的中间层的潜在向量之间的距离，以及学生生成对抗网络和教师生成对抗网络的重建图像之间的距离，确定所述蒸馏损失，包括：

分别获取学生生成对抗网络和教师生成对抗网络的中间层的第一潜在向量和第二潜在向量，以及获取分别获取学生生成对抗网络和教师生成对抗网络的重建图像；

获取所述第一潜在向量之间的L2距离的第一距离值，以及第二潜在向量之间的L2距离的第二距离值；

根据所述重建图像之间的距离，确定重建图像之间的L1距离的第三距离值；

根据第一距离值、第二距离值、第三距离值及预设的权重系数，确定所述蒸馏损失。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据教师生成对抗网络的损失函数，以及教师生成对抗网络与学生生成对抗网络之间的蒸馏损失，对学习后的学生生成对抗网络进行训练，包括：

通过教师生成对抗网络的损失函数训练教师生成对抗网络；

通过训练后的教师生成对抗网络与学生生成对抗网络之间的蒸馏损失，对所述学生生成对抗网络进行训练。

6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据教师生成对抗网络的损失函数，以及教师生成对抗网络与学生生成对抗网络之间的蒸馏损失，对学习后的学生生成对抗网络进行训练，包括：

通过教师生成对抗网络的损失函数训练教师生成对抗网络；

通过学生生成对抗网络的损失函数训练学生生成对抗网络；

通过训练后的教师生成对抗网络与学生生成对抗网络之间的蒸馏损失，对所述学生生成对抗网络进行训练。

7.根据权利要求1-6任一项所述的数据处理方法，其特征在于，在对学习后的学生生成对抗网络进行训练之后，所述方法还包括：

固定所述教师生成对抗网络的参数，根据固定参数的教师生成对抗网络，指导所述学生生成对抗网络进行再次学习；

根据再次学习后的教师生成对抗网络的损失函数，以及再次学习后的教师生成对抗网络与学生生成对抗网络之间的蒸馏损失，对学习后的学生生成对抗网络进行训练，直到训练后的学生生成对抗网络的性能满足预设的性能要求。