一种基于CGAN的均匀样本生成的数据提取方法（人工智能AI、数据提取，神经网络、大数据、云模型）

本发明公开了一种基于CGAN的均匀样本生成的数据提取方法，使用均匀采样生成类标签l，然后从高斯分布中采样向量z，将l和z组合输入到CGAN，使用CGAN生成图像x，然后将x输入到目标模型中得到目标模型的输出，接着使用(x，V(x))标签对来训练替代模型，得到替代模型的输出C，最后通过交叉熵损失函数比较目标模型和替代模型的(V(x)，C(x))差异以及(l，V(x))差异，反向传播梯度更新生成器CGAN。待CGAN循环训练一定轮次后，即(l，V(x))的损失几乎不改变的时候，使用CGAN生成图像单独训练替代模型直到达到最优替代模型，本发明利用基于条件生成对抗网络(CGAN)的均衡样本生成器来生成类别平衡的伪造数据集，以减少类别不平衡现象并提高模型提取的效率。

《一种基于CGAN的均匀样本生成的数据提取方法（人工智能AI、数据提取，神经网络、大数据、云模型）》是一发明专利，专利号为 2023111714856，当前法律状态为已下证，由绍兴佳宜信息科技有限公司提出申请，发明人为李尤慧子;随鹏;殷昱煜;梁婷婷;李玉，申请日期为2023-09-12，公开（公告）日期为2025-09-19，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/0464 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：深度学习，生成对抗网络，计算机视觉，机器学习，模型安全，图像生成，隐私安全，MLaaS，迁移学习，模型逆向，图像识别，参数优化、AI 知识产权防护，图像分类模型复刻，黑盒模型逆向，机器学习服务测试，模型漏洞挖掘，无标注数据仿真，模型攻防研究，AI 渗透测试，图像数据集模拟，算法安全评估，自动驾驶模型验证，医疗影像模型仿真，工业视觉模型测试，多分类模型评估。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于CGAN的均匀样本生成的数据提取方法，使用均匀采样生成类标签l，然后从高斯分布中采样向量z，将l和z组合输入到CGAN，使用CGAN生成图像x，然后将x输入到目标模型中得到目标模型的输出，接着使用(x，V(x))标签对来训练替代模型，得到替代模型的输出C，最后通过交叉熵损失函数比较目标模型和替代模型的(V(x)，C(x))差异以及(l，V(x))差异，反向传播梯度更新生成器CGAN。待CGAN循环训练一定轮次后，即(l，V(x))的损失几乎不改变的时候，使用CGAN生成图像单独训练替代模型直到达到最优替代模型，本发明利用基于条件生成对抗网络(CGAN)的均衡样本生成器来生成类别平衡的伪造数据集，以减少类别不平衡现象并提高模型提取的效率。

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