买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：本发明公开了一种基于跨域对偶生成式对抗网络的偏见消除方法和装置，包括以下步骤：1构建样本对；2基于跨域对偶生成式对抗网络构建训练系统，包括生成器GA、GB、判别器DA、DB；3根据生成图像与样本图像v之间的距离构建判别器DA、DB的损失函数；根据所有生成图像和样本图像之间的距离、根据任务标签和判别标签的交叉熵、受保护属性与编码特征的交叉熵构建生成器GA、GB的损失函数；4利用损失函数对训练系统进行对抗训练，训练结束后，提取参数确定的生成器GA和GB作为两个图像迁移模型；5应用时，将图像对分别输入至两个图像迁移模型，经计算生成图像域迁移的两张生成图像。

主权项：1.一种基于跨域对偶生成式对抗网络的偏见消除方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集图像数据，并标记图像数据的任务标签和受保护属性，将任务标签、受保护属性与图像数据构成一个样本图像，组成样本集，根据任务标签不同将样本集分成U域样本集和V域样本集，U域样本集中样本图像u和V域样本集中的样本图像v组成一个样本对；2基于跨域对偶生成式对抗网络构建训练系统，包括生成器GA、判别器DA、生成器GB、判别器DB，样本对中样本图像u和样本图像v分别输入至生成器GA、生成器GB中，并为生成器GA和生成器GB分别添加噪声信息z和噪声信息z’，样本图像u与噪声信息z经过生成器GA编码的生成图像GAu,z再与噪声信息z’经过生成器GB编码得到生成图像GBGAu,z,z'，样本图像v与噪声信息z’经过生成器GB编码的生成图像GBv,z'再与噪声信息z经过生成器GA编码得到生成图像GAGBu,z',z，判别器DA判别生成图像GAu,z与样本图像v的真伪，判别器DB判别生成图像GBv,z'与样本图像u的真伪；3构建损失函数，根据生成图像GAu,z与样本图像v之间的距离构建判别器DA的第一损失函数；根据生成图像GBv,z’与样本图像u之间的距离构建判别器DB的第二损失函数，根据所有生成图像和样本图像之间的距离构建第一部分损失，根据任务标签和判别标签的交叉熵、受保护属性与编码特征的交叉熵构建第二部分损失，第一部分损失和第二部分损失组成生成器GA和生成器GB的第三损失函数；4利用第一损失函数、第二损失函数以及第三损失函数对训练系统进行对抗训练，训练结束后，提取参数确定的生成器GA和GB作为两个图像迁移模型；5应用时，将图像对分别输入至两个图像迁移模型，经计算生成图像域迁移的两张迁移图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 基于跨域对偶生成式对抗网络的偏见消除方法与装置