[发明专利]训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置在审
| 申请号： | 202110073852.3 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112784981A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 朱军;任勇 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京箴思知识产权代理有限公司 11913 | 代理人： | 李春晖;谭艳 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置。训练样本集生成时将原始样本集划分为多个随机性较弱的聚合样本集，并基于所述聚合样本集构建训练样本集。模型训练时采用所述训练样本集作为第一训练样本集；基于所述训练样本集和预设方式对所述深度生成模型进行迭代训练，直到达到预设条件，在每个迭代轮次中：从所述训练样本集中采样一个聚合训练样本集；基于所述聚合训练样本集中的每一个训练样本从所述深度生成模型采样生成对应的第三样本集；将所述聚合训练样本集和所述第三样本集的最大均值差异作为损失函数进行优化，以更新深度生成模型的参数。由此，在训练模型时，对样本集采取了先划分，后匹配的方法，模型生成效果更佳。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 样本 生成 方法 深度 模型 装置 | ||
【主权项】：
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