一种基于文本-图像对抗网络模型的分解卷积方法[发明专利]

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专利名称：一种基于文本-图像对抗网络模型的分解卷积方法专利类型：发明专利发明人：周智恒,李立军申请号：CN201811041222.2申请日：20180907公开号：CN109344879A公开日：20190215

摘要：本发明公开了一种基于文本‑图像对抗网络模型的分解卷积方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造文本‑图像生成对抗网络模型；S2、利用深度卷积神经网络充当生成器、判别器的功能；S3、对文本进行编码之后随机噪声结合，输入至生成器中；S4、对在文本‑图像生成对抗网络的卷积核进行分解操作；S5、将分解卷积操作得到的损失函数输入生成器进行后续训练。本方法构建的基于分解卷积的文本‑图像对抗网络模型，改变了判别器、生成器接收图片后的卷积方式，让判别器、生成器能够学习到数据集图像中更加细节的特征，同时减少了参数量，从能够提高整个网络训练模型的效率。

申请人：华南理工大学

地址：5100 广东省广州市天河区五山路381号

国籍：CN

代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司

代理人：李斌

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