[發(fā)明專利]增廣數(shù)據(jù)生成模型的生成的方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210559541.2
• 申請日: 2022-05-19
• 公開（公告）號: CN114970342A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳洋;崔瀟瀟;魯勇
• 申請（專利權(quán)）人: 北京探境科技有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F111/04;G06F111/10
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 熊飛雪

1.一種增廣數(shù)據(jù)生成模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一模型輸出的第一輸出數(shù)據(jù)，以及第二模型第j次輸出的第二輸出數(shù)據(jù)，其中，所述第二輸出數(shù)據(jù)為所述第二模型根據(jù)預(yù)獲取的第j組隨機噪聲和預(yù)配置的約束條件生成的模擬數(shù)據(jù)，所述第一輸出數(shù)據(jù)為真實數(shù)據(jù)；

將所述第二輸出數(shù)據(jù)，輸入到第三模型中，獲取第j個第一損失函數(shù)值；

將所述第二輸出數(shù)據(jù)，以及所述約束條件，輸入到第四模型中，獲取第j個第二損失函數(shù)值；

根據(jù)第j個所述第一損失函數(shù)值和第j個所述第二損失函數(shù)值，對所述第二模型進行迭代優(yōu)化，確定迭代優(yōu)化結(jié)果；

基于所述迭代優(yōu)化結(jié)果和所述第一輸出數(shù)據(jù)，對所述第二模型和所述第四模型進行對抗訓(xùn)練，并將最終獲取的所述第二模型，作為增廣數(shù)據(jù)生成模型，其中，j為正整數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)第j個所述第一損失函數(shù)值和第j個所述第二損失函數(shù)值，對所述第二模型進行迭代優(yōu)化，確定迭代優(yōu)化結(jié)果，包括：

基于第j個所述第一損失函數(shù)值、第j個所述第二損失函數(shù)值和預(yù)先設(shè)定的權(quán)重系數(shù)，確定第j個第三損失函數(shù)值；

基于第j個所述第三損失函數(shù)值，對所述第二模型進行迭代優(yōu)化，確定迭代優(yōu)化結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述迭代優(yōu)化結(jié)果和所述第一輸出數(shù)據(jù)，對所述第二模型和所述第四模型進行對抗訓(xùn)練，并將最終獲取的所述第二模型，作為增廣數(shù)據(jù)生成模型，包括：

當所述第四模型識別標簽為真的占比率大于第一預(yù)設(shè)閾值且所述第三模型準確率大于第二預(yù)設(shè)閾值時，暫停對所述第二模型的迭代優(yōu)化，凍結(jié)除所述第四模型中的參數(shù)外的全部模型參數(shù)，并基于所述第一輸出數(shù)據(jù)和第二輸出數(shù)據(jù)對所述第四模型的迭代優(yōu)化；

當所述第四模型識別已輸入的數(shù)據(jù)的為真實/模擬數(shù)據(jù)的準確率大于第三預(yù)設(shè)閾值時，暫停對所述第四模型的迭代優(yōu)化，凍結(jié)除所述第二模型中的參數(shù)外的全部模型參數(shù)，重復(fù)進行對所述第二模型的迭代優(yōu)化；

直至所述第四模型識別標簽為真的占比率與所述第三模型準確率之間的差值小于預(yù)設(shè)第四閾值，且達到預(yù)設(shè)的穩(wěn)定條件時，停止對所述第二模型和所述第四模型的訓(xùn)練，并將最終獲取的所述第二模型，作為增廣數(shù)據(jù)生成模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述迭代優(yōu)化結(jié)果和所述第一輸出數(shù)據(jù)，對所述第二模型和所述第四模型進行對抗訓(xùn)練，并將最終獲取的所述第二模型，作為增廣數(shù)據(jù)生成模型，包括：

當所述第二模型達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)后，暫停對所述第二模型的迭代優(yōu)化，凍結(jié)除所述第四模型中的參數(shù)外的全部模型參數(shù)，并基于所述第一輸出數(shù)據(jù)和第二輸出數(shù)據(jù)對所述第四模型的迭代優(yōu)化，獲取迭代優(yōu)化過程中產(chǎn)生的第四損失函數(shù)值；

當所述第四模型達到所述迭代次數(shù)后，暫停對所述第四模型的迭代優(yōu)化，凍結(jié)除所述第二模型中的參數(shù)外的全部模型參數(shù)，并進行對所述第二模型的迭代優(yōu)化；

當所述第三損失函數(shù)值與所述第四損失函數(shù)值，均達到預(yù)設(shè)的穩(wěn)定條件時，停止對所述第二模型和所述第四模型的訓(xùn)練，并將最終獲取的所述第二模型，作為增廣數(shù)據(jù)生成模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述當所述第二模型達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)后，暫停對所述第二模型的迭代優(yōu)化，凍結(jié)除所述第四模型中的參數(shù)外的全部模型參數(shù)，并基于所述第一輸出數(shù)據(jù)和第二輸出數(shù)據(jù)對所述第四模型的迭代優(yōu)化，獲取迭代優(yōu)化過程中產(chǎn)生的第四損失函數(shù)值，包括：

將所述第一輸出數(shù)據(jù)、所述第二輸出數(shù)據(jù)，以及所述約束條件，輸入到所述第四模型中，獲取第四損失函數(shù)值；

基于所述迭代次數(shù)和所述第四損失函數(shù)值，對所述第四模型的迭代優(yōu)化。