公开(公告)号：CN109190750B

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN201810737975.0

申请日：2018-07-06

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中国科学院自动化研究所

Inventor： 李扬曦 ,  杜翠兰 ,  井雅琪 ,  佟玲玲 ,  张翠 ,  胡卫明 ,  李文娟 ,  薛建明

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供了一种基于对抗生成网络的小样本生成方法及装置，旨在解决如何在少量样本数据的情况下利用生成对抗网络生成样本数据的技术问题。为此目的，本发明提供的基于对抗生成网络的小样本生成方法能够基于对抗生成网络并根据随机噪声和标签信息，生成小样本类型对应的样本。在此过程中，本发明采用迁移学习和批量训练的方法对对抗生成网络进行网络训练，使生成对抗网络可以有效迁移应用于少量样本的对抗生成网络样本生成任务中。

公开(公告)号：CN109190750A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201810737975.0

申请日：2018-07-06

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中国科学院自动化研究所

Inventor： 李扬曦 ,  杜翠兰 ,  井雅琪 ,  佟玲玲 ,  张翠 ,  胡卫明 ,  李文娟 ,  薛建明

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供了一种基于对抗生成网络的小样本生成方法及装置，旨在解决如何在少量样本数据的情况下利用生成对抗网络生成样本数据的技术问题。为此目的，本发明提供的基于对抗生成网络的小样本生成方法能够基于对抗生成网络并根据随机噪声和标签信息，生成小样本类型对应的样本。在此过程中，本发明采用迁移学习和批量训练的方法对对抗生成网络进行网络训练，使生成对抗网络可以有效迁移应用于少量样本的对抗生成网络样本生成任务中。