[發明專利]圖形圖像復制模型的訓練方法、存儲介質及計算設備有效
| 申請號： | 201811138051.5 | 申請日： | 2018-09-28 |
| 公開（公告）號： | CN109447240B | 公開（公告）日： | 2021-07-02 |
| 發明（設計）人： | 方林;陳海波 | 申請（專利權）人： | 深蘭科技（上海）有限公司 |
| 主分類號： | G06N3/04 | 分類號： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海晨皓知識產權代理事務所(普通合伙) 31260 | 代理人： | 成麗杰 |
| 地址： | 200050 上海市*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 圖形圖像 復制 模型 訓練 方法 存儲 介質 計算 設備 | ||
1.一種圖形圖像復制模型的訓練方法，其特征在于，包括：
獲取包含多個真實樣本的樣本集合；
從所述樣本集合中每次隨機取出兩個真實樣本作為樣本對，并將所述樣本對輸入待訓練的神經網絡模型中進行結伴學習，所述待訓練的神經網絡模型為復制模型，訓練完成后的所述復制模型用于根據真實圖形圖像生成復制圖形圖像。
2.根據權利要求1所述的圖形圖像復制模型的訓練方法，其特征在于，所述將所述樣本對輸入待訓練的神經網絡模型中進行結伴學習的步驟，具體包括：
將每次取出的所述兩個真實樣本同時輸入所述復制模型中，得到兩個復制樣本；
將所述兩個真實樣本和所述兩個復制樣本輸入損失函數中，得到損失函數值；
以每次得到的所述損失函數值為依據訓練所述復制模型。
3.根據權利要求2所述的圖形圖像復制模型的訓練方法，其特征在于，所述損失函數具體為：
其中，所述L1為損失函數值，m為樣本集合中樣本對的數目、為第i組樣本對中第一個真實樣本、為第i組樣本對中第二個真實樣本、為第一個復制樣本、為第二個復制樣本。
4.根據權利要求2所述的圖形圖像復制模型的訓練方法，其特征在于，所述以每次得到的所述損失函數值為依據訓練所述復制模型具體為：
以每次得到的所述損失函數值為依據調整所述復制模型的參數，以降低所述復制模型的相似度損失程度。
5.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至4中任一項所述的圖形圖像復制模型的訓練方法。
6.一種計算設備，其特征在于，包括：
至少一個處理器；以及，
與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如權利要求1至4中任一項所述的圖形圖像復制模型的訓練方法。
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