申请/专利权人：合肥黎曼信息科技有限公司

申请日：2021-01-12

公开（公告）日：2021-05-07

公开（公告）号：CN112766489A

主分类号：G06N3/08(20060101)

分类号：G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开

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。

主权项：1.一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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥黎曼信息科技有限公司 一种基于对偶距离损失的生成对抗网络训练方法

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