发明专利 已授权

一种面向小数据集场景的GAN模型改进方法

📄 申请号:CN202310528722.3 📄 发布日:2026/10/29

著录项目信息

申请日
2023-05-11
公开号
CN116484918A
公开日
2023-07-25
申请人
江南大学
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

小样本数据建模, 数据增强, 图像生成, 计算机视觉, 模型训练

摘要

本发明属于数据增强应用领域,具体涉及一种面向小数据集场景的GAN模型改进方法。本发明的多判别器融合模块由多个判别器以及判别器融合子模块组成。每个判别器是由多层卷积、全连接层组成的网络,其采用下采样的方式接收一个批次的图片,并将其转换为张量。张量有四个维度,分别为每批次图像的数量batch,通道数c,每张图像的宽w,每张图像的高h。多判别器融合子模块负责协调多个判别器,接收多个判别器的返回值,并将其加权后传输给生成器进行反向传播。为了避免样本渗透的出现,会降低负责增强判别器的权重。这样既可以减少判别器过拟合的概率,又可以降低样本渗透的可能性。

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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: CN116484918A

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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:7 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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