[发明专利]逐层逆化识别模型的生成模型训练方法有效
| 申请号： | 201911274553.5 | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN111160415B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 陈旋;吕成云;林善冬 | 申请（专利权）人： | 江苏艾佳家居用品有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京新慧恒诚知识产权代理有限公司 32424 | 代理人： | 邓唯 |
| 地址： | 211100 江苏省南京市江宁区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种逐层逆化识别模型的生成模型训练方法，以图像生成为例，通过逐层逆化现有的识别模型（如在VGG、Inception‑v3、ResNet等），从而稳定地训练生成对抗模型，使得其中的生成模型能够生成逼真的指定类别的图像。逐层逆化指：对识别模型从输出层到输入层，逐层地以输出层的输出加随机因子作为生成种子，以真实图像特征提取至本层的输入作为真实样本，以本层及其后的识别模型的各层直至输出层作为监督器，指导训练生成对抗模型。本发明的方法不仅适用于构建图像生成模型，声音、文字等其他数据的生成模型同样可用本发明方法进行构建。 | ||
| 搜索关键词： | 逐层逆化 识别 模型 生成 训练 方法 | ||
【主权项】：
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