一种面向小数据集样本的GAN判别器能力抑制算法

本发明属于数据增强应用领域，具体涉及一种面向小数据集样本的GAN判别器能力抑制算法。本发明采用一种新型的判别器抑制模块，在判别器将判断结果进行损失计算之前，对其进行缩放处理。当判别器对真实数据进行判断时，会随机选取判别值与平均值进行判断，若该判别值大于同一批次中的平均值，则将其减去λ倍的平均值，从而达到缩小判别值的目的。而当判别器对生成器生成的虚假数据进行判断时，仍会随机选取判别值进行判断，若该判别值小于同一批次中的平均值，则为其加上λ倍的平均值。这样可以保持生成器和判别器之间的平衡，从而避免判别器达到最优状态，解决JS散度为0导致的训练终止问题。

《一种面向小数据集样本的GAN判别器能力抑制算法》是一发明专利，专利号为 2023105287261，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为邓赵红;徐傲然;王士同，申请日期为2023-05-11，公开（公告）日期为2026-01-06，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/0464 (2023.01)，所属技术领域包括：生成对抗网络优化、小样本图像建模、判别器约束调控算法、低样本量GAN训练框架、小样本图像生成、判别器抑制、模式崩塌缓解、有限样本训练、GAN训练策略、图像生成模型、小数据集深度学习、生成模型稳定训练、对抗网络调优、低数据场景AI、图像样本扩增。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：本发明属于数据增强应用领域，具体涉及一种面向小数据集样本的GAN判别器能力抑制算法。本发明采用一种新型的判别器抑制模块，在判别器将判断结果进行损失计算之前，对其进行缩放处理。当判别器对真实数据进行判断时，会随机选取判别值与平均值进行判断，若该判别值大于同一批次中的平均值，则将其减去λ倍的平均值，从而达到缩小判别值的目的。而当判别器对生成器生成的虚假数据进行判断时，仍会随机选取判别值进行判断，若该判别值小于同一批次中的平均值，则为其加上λ倍的平均值。这样可以保持生成器和判别器之间的平衡，从而避免判别器达到最优状态，解决JS散度为0导致的训练终止问题。

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