发明专利 已授权

一种基于CGAN的均匀样本生成的数据提取方法

📄 申请号:CN202311171485.6 📄 发布日:2026/10/14

著录项目信息

申请日
2023-09-12
公开号
CN117195967B
公开日
2025-09-19
申请人
绍兴佳宜信息科技有限公司, 杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

人工智能数据预处理, 机器学习模型训练, 不平衡数据分类, 数据增强, 数据挖掘

摘要

本发明公开了一种基于CGAN的均匀样本生成的数据提取方法,使用均匀采样生成类标签l,然后从高斯分布中采样向量z,将l和z组合输入到CGAN,使用CGAN生成图像x,然后将x输入到目标模型中得到目标模型的输出,接着使用(x,V(x))标签对来训练替代模型,得到替代模型的输出C,最后通过交叉熵损失函数比较目标模型和替代模型的(V(x),C(x))差异以及(l,V(x))差异,反向传播梯度更新生成器CGAN。待CGAN循环训练一定轮次后,即(l,V(x))的损失几乎不改变的时候,使用CGAN生成图像单独训练替代模型直到达到最优替代模型,本发明利用基于条件生成对抗网络(CGAN)的均衡样本生成器来生成类别平衡的伪造数据集,以减少类别不平衡现象并提高模型提取的效率。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117195967B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:8 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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