[发明专利]一种基于图像处理的最大间隔深度生成模型的生成方法

摘要

本发明提供了一种基于图像处理的最大间隔深度生成模型生成方法，包括：构建带有标注的图片样例的集合，获取图片样例的隐藏表示，获得最大间隔正则化因子；获取并根据隐藏变量分布的参数采样隐藏变量，计算所述隐藏变量变分后验分布和先验分布的相对熵；获取并根据每个图片样例生成分布的参数对所述图片样例进行概率重建，得到概率重建误差；将最大间隔正则化因子、相对熵以及概率重建误差求和，得到最大间隔深度生成模型。本发明提供的最大间隔深度生成模型，提高了在判别任务上的表现，维持了深度生成模型数据建模的能力，可以处理大规模数据，应用于图像处理方面的任务中。

主权项

1.一种基于图像处理的最大间隔深度生成模型的生成方法，其特征在于，包括：构建带有标注的图片样例的集合，获取所述集合中每个图片样例的隐藏表示，并综合所述隐藏表示以及所述图片样例的标注，获得最大间隔正则化因子；获取隐藏变量分布的参数，并根据所述隐藏变量分布的参数采样隐藏变量，计算所述隐藏变量变分后验分布和先验分布的相对熵；获取每个图片样例生成分布的参数，并根据所述图片样例生成分布的参数对所述图片样例进行概率重建，得到概率重建误差；将所述最大间隔正则化因子、相对熵以及概率重建误差求和，得到最大间隔深度生成模型；其中，所述隐藏变量分布的参数根据所述隐藏表示计算得到；所述图片样例生成分布的参数根据所述隐藏变量计算得到。