[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： | 202110036718.6 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112766489A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 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： | 安徽省蚌埠博源专利商标事务所(普通合伙) 34113 | 代理人： | 朱恒兰 |
| 地址： | 230001 安徽省合肥市高新区创新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及对抗学习领域，具体涉及一种基于对偶距离损失的生成对抗网络训练方法，包括以下步骤：S1：获取目标分布的数据集，以及对数据集进行预处理；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；S3：根据步骤S2中的神经网络的参数计算出对偶距离损失函数；S4：基于步骤S3中的对偶距离损失函数采用随机梯度下降法，训练生成器，使之可以生成真实分布；这种基于对偶距离损失的生成对抗网络训练方法，实现通过给定数据的训练收敛到理想结论。 | ||
| 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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