发明专利 已授权

一种面向小数据集样本的GAN判别器能力抑制算法

📄 申请号:CN202310528726.1 📄 发布日:2026/10/29

著录项目信息

申请日
2023-05-11
公开号
CN116484919B
公开日
2026-01-06
申请人
江南大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

小样本学习, 图像生成, 数据增强, 数据合成, 人工智能模型训练

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样本的GAN判别器能力抑制算法。本发明采用一种新型的判别器抑制模块,在判别器将判断结果进行损失计算之前,对其进行缩放处理。当判别器对真实数据进行判断时,会随机选取判别值与平均值进行判断,若该判别值大于同一批次中的平均值,则将其减去λ倍的平均值,从而达到缩小判别值的目的。而当判别器对生成器生成的虚假数据进行判断时,仍会随机选取判别值进行判断,若该判别值小于同一批次中的平均值,则为其加上λ倍的平均值。这样可以保持生成器和判别器之间的平衡,从而避免判别器达到最优状态,解决JS散度为0导致的训练终止问题。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116484919B

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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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