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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安電子科技大學申請的專利一種基于半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡的SAR樣本擴充方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN113792756B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110943782.2，技術領域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權一種基于半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡的SAR樣本擴充方法是由梁毅;劉恒;懷圓圓;孫昆設計研發(fā)完成，并于2021-08-17向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡的SAR樣本擴充方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡的SAR樣本擴充方法，包括以下步驟：步驟1，根據(jù)原有樣本集來建立嵌入樣本集和微調(diào)樣本集；步驟2，選取生成器G；設計預訓練生成器損失函數(shù)，使用多個不同的微調(diào)樣本預訓練生成器G；選取判別器D，設計預訓練判別器損失函數(shù)，使用多個不同的原有樣本預訓練判別器D；步驟3，將預訓練后的生成器G和預訓練后判別器D依次連接建立生成對抗網(wǎng)絡，設計半監(jiān)督損失函數(shù)，得到半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡；步驟4，使用Adam優(yōu)化器訓練半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡，以生成器G損失函數(shù)值為依據(jù)，獲得訓練迭代中損失最低的最優(yōu)生成器；步驟5，將任一嵌入樣本輸入最優(yōu)生成器，從而輸出新樣本，將新樣本作為原有樣本集的擴充樣本。

本發(fā)明授權一種基于半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡的SAR樣本擴充方法在權利要求書中公布了：1.一種基于半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡的SAR樣本擴充方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，根據(jù)原有樣本集來建立嵌入樣本集和微調(diào)樣本集；步驟2，選取生成器G；設計預訓練生成器損失函數(shù)，使用多個不同的微調(diào)樣本預訓練生成器G；選取判別器D，設計預訓練判別器損失函數(shù)，使用多個不同的原有樣本預訓練判別器D；步驟3，將預訓練后的生成器G和預訓練后判別器D依次連接建立生成對抗網(wǎng)絡，設計半監(jiān)督損失函數(shù)，得到半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡；步驟4，使用Adam優(yōu)化器訓練所述半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡，以生成器G損失函數(shù)值為依據(jù)，獲得訓練迭代中損失最低的最優(yōu)生成器；步驟5，將任一嵌入樣本輸入所述最優(yōu)生成器，所述最優(yōu)生成器輸出新樣本，將新樣本作為原有樣本集的擴充樣本；在步驟3中，半監(jiān)督損失函數(shù)包括生成器G的損失函數(shù)和判別器D的損失函數(shù)；所述生成器G的損失函數(shù)分為三部分：生成器G與判別器D的對抗損失函數(shù)loss_adv；輸出的擴展樣本Gx1,y和輸入的原有樣本y比對的區(qū)域損失函數(shù)loss_region；輸出的擴展樣本Gx1,y和原有樣本y比對的像素損失函數(shù)loss_pixel；所述生成器G的損失函數(shù)為對抗損失函數(shù)loss_adv、區(qū)域損失函數(shù)loss_region和像素損失函數(shù)loss_pixel的加權求和，如式1所示； 式1中，α、β、γ分別為對抗損失函數(shù)loss_adv、區(qū)域損失函數(shù)loss_region和像素損失函數(shù)loss_pixel的加權系數(shù)，取α＝1，β＝1，γ＝50；所述判別器D的損失函數(shù)使用交叉熵損失函數(shù)，如式2所示； 交叉熵損失函數(shù)如式3所示；L＝-E[yi·logpi+1-yi·log1-pi]3式3中，E*表示分布函數(shù)的期望值,yi表示輸入樣本i的label，輸入真樣本時為label為1，輸入假樣本時label為0，pi表示樣本i預測為真的概率；對于判別器D來講，擴展樣本Gx1,y對應label為0，原有樣本y對應label為1，故所述判別器D的損失函數(shù)如式2所示。

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