发明专利已授权

一种基于生成对抗网络使用感知损失解决模型崩塌的方法

📄 申请号：CN201811310962.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-11-06

公开号

CN109409508B

公开日

2022-03-15

申请人

成都信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 , G06T5_00 , G06T11_00 ,

技术画像

所属领域

生成对抗网络生成对抗网络深度学习人工智能算法

应用场景

图像生成, 数据增强, 计算机视觉, 自然语言处理, 语音合成

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摘要

本发明属于图像重建技术领域，公开了一种基于生成对抗网络使用感知损失解决模型崩塌的方法，利用随机向量z生成与实际数据分布相似的图像，在训练的过程中采用感知损失将z和真实数据映射到特征空间中来提取更高层次的特征，并结合对抗损失来鼓励生成网络产生与实际图像相似的图像样本；最后，使得鉴别器不能判断这是一个虚假图像。本发明针对已有网络采用较小的数据集解决了模型崩塌问题，VGG‑GAN在两个小场景数据集上进行评价；实验结果表明，用VGG‑GAN方法生成的图像质量优于现有方法。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220315

✅ 授权

20190326

?? 实质审查的生效：

20190301

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：27 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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