[發(fā)明專(zhuān)利]網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、裝置、圖像處理方法及電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811529196.8
• 申請(qǐng)日: 2018-12-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111325671B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張毅偉;趙元;沈海峰
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京嘀嘀無(wú)限科技發(fā)展有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06N3/094
• 分類(lèi)號(hào): G06N3/094;G06N3/0475;G06N3/0464;G06T5/00
• 代理公司: 北京超成律師事務(wù)所 11646
• 代理人: 鄧超

1.一種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，其特征在于，應(yīng)用于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，所述生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)包括：生成網(wǎng)絡(luò)和對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，所述方法包括：

獲取當(dāng)前迭代訓(xùn)練的樣本圖像；

將所述樣本圖像輸入到所述生成網(wǎng)絡(luò)中，得到復(fù)原圖像；

根據(jù)所述復(fù)原圖像以及所述樣本圖像對(duì)應(yīng)的參考圖像確定表征所述樣本圖像的難易程度的自步學(xué)習(xí)參數(shù)；

在下一次迭代訓(xùn)練時(shí)，根據(jù)所述自步學(xué)習(xí)參數(shù)以及自步學(xué)習(xí)優(yōu)化機(jī)制訓(xùn)練所述對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和所述生成網(wǎng)絡(luò)，其中，訓(xùn)練時(shí)，利用單獨(dú)交替迭代優(yōu)化方法先優(yōu)化所述對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，再優(yōu)化所述生成網(wǎng)絡(luò)，每次迭代訓(xùn)練時(shí)，更新所述自步學(xué)習(xí)參數(shù)，直至迭代結(jié)束；

其中，所述自步學(xué)習(xí)優(yōu)化機(jī)制的公式為：

其中，v∈[0,1]為所述自步學(xué)習(xí)參數(shù)，x、分別為所述參考圖像和所述復(fù)原圖像，G、D分別為所述生成網(wǎng)絡(luò)和所述對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，x～p_r為所述參考圖像的統(tǒng)計(jì)分布，為所述復(fù)原圖像的統(tǒng)計(jì)分布，E(.)為期望，是調(diào)節(jié)所述自步學(xué)習(xí)參數(shù)的條件損失函數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化公式如下：

其中，為所述參考圖像與所述復(fù)原圖像的混合分布，為所述參考圖像和所述復(fù)原圖像的加權(quán)和，α為梯度正則項(xiàng)的參數(shù)，取值0－1。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化公式如下：

其中，c₁、w₁、h₁分別為所述復(fù)原圖像在像素級(jí)的通道數(shù)、寬度和高度，c₂、w₂、h₂分別為所述復(fù)原圖像在特征級(jí)的通道數(shù)、寬度和高度，F(xiàn)(.)是特征提取網(wǎng)絡(luò)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1－3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述復(fù)原圖像以及所述樣本圖像對(duì)應(yīng)的參考圖像確定表征所述樣本圖像的難易程度的自步學(xué)習(xí)參數(shù)，包括：

通過(guò)如下公式確定表征所述樣本圖像的難易程度的自步學(xué)習(xí)參數(shù)；

其中，q(t)1，f(v,t)表示第t次迭代中所述自步學(xué)習(xí)參數(shù)的正則項(xiàng)，v＝(v₁,v₂,v₃,...,v_n-1,v_n)，c₁、w₁、h₁分別為所述復(fù)原圖像在像素級(jí)的通道數(shù)、寬度和高度，c₂、w₂、h₂分別為所述復(fù)原圖像在特征級(jí)的通道數(shù)、寬度和高度，F(xiàn)(.)是特征提取網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)優(yōu)化理論求得所述自步學(xué)習(xí)參數(shù)為：

其中，t表示第t次迭代，n表示樣本數(shù)量，N_max＝n，表示在第t－1次迭代中最大的條件損失函數(shù)值，epoch為最大迭代次數(shù)，為第i個(gè)樣本圖像的最優(yōu)自步學(xué)習(xí)參數(shù)，所述最優(yōu)自步學(xué)習(xí)參數(shù)即為所述自步學(xué)習(xí)參數(shù)。

5.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像；

將所述待處理圖像輸入到根據(jù)如權(quán)利要求1－4中任一項(xiàng)所述的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到的生成網(wǎng)絡(luò)，得到復(fù)原圖像。