[发明专利]重建模型训练方法、重建方法、装置、计算机设备及介质在审
| 申请号： | 202210973464.5 | 申请日： | 2022-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN115345996A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 应少飞;刘铁军;赵威;蒲超;郜东瑞;谢佳欣;秦云 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/378 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 贾耀斌 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种重建模型训练方法、重建方法、装置、计算机设备及介质，涉及脑电领域。重建模型训练方法包括：获取预设数量个第一视觉刺激对象对应的脑电信号；对每个脑电信号进行特征提取，以得到对应的脑电特征；基于生成器模块，根据脑电特征重建出对应第二视觉刺激对象；利用判别器模块输出每张视觉刺激对象对应的判别结果；最后，利用根据每个判别结果计算损失值，并利用损失值更新预设模型，得到训练好的视觉刺激对象的重建模型。基于此，本发明实施例基于生成器模块和判别器模块中的谱归一化层，使得卷积层中任意梯度的权重更新均将被惩罚，进而任意权重值均满足1‑Lipschitz约束，由此避免了判别器可能出现的模型坍塌现象。 | ||
| 搜索关键词： | 重建 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学，未经电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210973464.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
