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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于对抗性显式任务分布生成的鲁棒适应方法及装置，其中，方法包括：利用预设生成模型参数化元学习器和分布对手，得到参数化的元学习器和参数化的分布对手；分别对参数化的元学习器和参数化的分布对手进行目标梯度更新处理，并利用梯度更新结果确定参数化的元学习器和参数化的分布对手均满足预设均衡条件的目标均衡解，使得基于对抗性显式任务分布生成的目标模型满足预设适应条件。由此，解决了相关技术中采用人工设计或简单的先验任务分布，导致在任务空间中发生分布偏移时，得到的人工设计或简单的任务采样器会在实际场景中遭受灾难性故障，降低了元学习器的适应性和鲁棒性等问题。
主权项：1.一种基于对抗性显式任务分布生成的鲁棒适应方法，其特征在于，包括以下步骤：利用预设生成模型参数化元学习器和分布对手，得到参数化的元学习器和参数化的分布对手；分别对所述参数化的元学习器和所述参数化的分布对手进行目标梯度更新处理，得到梯度更新结果；基于所述梯度更新结果，确定所述参数化的元学习器和所述参数化的分布对手均满足预设均衡条件的目标均衡解，使得基于对抗性显式任务分布生成的目标模型满足预设适应条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于对抗性显式任务分布生成的鲁棒适应方法及装置
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