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公开(公告)号：CN117035035A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310984985.5
申请日：2023-08-04
Applicant: 无锡学院
IPC: G06N3/08 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种小样本数据的循环生成对抗网络训练方法，属于计算机视觉和深度学习的技术领域；本发明针对小样本情况下，对CycleGAN算法提出三点改进：一是引入一种在数据量受限情况下的可微分增广方法；二是引入dropout函数；三是提出一种基于层级优化的双特征优化方法，并依此对判别器重构；解决了小数据集训练过拟合的问题，提升了数据集受限时算法的性能，最终提高了其图像生成质量。
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