[发明专利]图形图像复制模型的训练方法、存储介质及计算设备

权利要求书

1.一种图形图像复制模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取包含多个真实样本的样本集合；

从所述样本集合中每次随机取出两个真实样本作为样本对，并将所述样本对输入待训练的神经网络模型中进行结伴学习，所述待训练的神经网络模型为复制模型，训练完成后的所述复制模型用于根据真实图形图像生成复制图形图像。

2.根据权利要求1所述的图形图像复制模型的训练方法，其特征在于，所述将所述样本对输入待训练的神经网络模型中进行结伴学习的步骤，具体包括：

将每次取出的所述两个真实样本同时输入所述复制模型中，得到两个复制样本；

将所述两个真实样本和所述两个复制样本输入损失函数中，得到损失函数值；

以每次得到的所述损失函数值为依据训练所述复制模型。

3.根据权利要求2所述的图形图像复制模型的训练方法，其特征在于，所述损失函数具体为：

其中，所述L1为损失函数值，m为样本集合中样本对的数目、为第i组样本对中第一个真实样本、为第i组样本对中第二个真实样本、为第一个复制样本、为第二个复制样本。

4.根据权利要求2所述的图形图像复制模型的训练方法，其特征在于，所述以每次得到的所述损失函数值为依据训练所述复制模型具体为：

以每次得到的所述损失函数值为依据调整所述复制模型的参数，以降低所述复制模型的相似度损失程度。

5.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的图形图像复制模型的训练方法。

6.一种计算设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至4中任一项所述的图形图像复制模型的训练方法。