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龙图腾网获悉清华大学申请的专利训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112784981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110073852.3，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置是由朱军;任勇设计研发完成，并于2021-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：提供了一种训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置。训练样本集生成时将原始样本集划分为多个随机性较弱的聚合样本集，并基于所述聚合样本集构建训练样本集。模型训练时采用所述训练样本集作为第一训练样本集；基于所述训练样本集和预设方式对所述深度生成模型进行迭代训练，直到达到预设条件，在每个迭代轮次中：从所述训练样本集中采样一个聚合训练样本集；基于所述聚合训练样本集中的每一个训练样本从所述深度生成模型采样生成对应的第三样本集；将所述聚合训练样本集和所述第三样本集的最大均值差异作为损失函数进行优化，以更新深度生成模型的参数。由此，在训练模型时，对样本集采取了先划分，后匹配的方法，模型生成效果更佳。

本发明授权训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种训练样本集生成方法，运用于图像生成领域，该方法包括： 提供包括多个样本的原始样本集，所述原始样本集具有复杂的维度结构，所述原始样本集包括彩色人脸图像和真实拍摄的照片； 基于各个彩色人脸图像和真实拍摄的照片的能够表示随机性的特定关联信息对所述彩色人脸图像和真实拍摄的照片进行划分，将具有相同或相似特定关联信息的彩色人脸图像和真实拍摄的照片划分到同一集合中，得到多个聚合样本集，每一聚合样本集均为所述原始样本集的真子集； 基于所述多个聚合样本集构建训练样本集； 基于各个样本的能够表示随机性的特定关联信息对所述原始样本集进行划分，将具有相同或相似特定关联信息的样本划分到同一集合中，得到多个聚合样本集，包括： 从预先准备好的多个随机变量中采样得到任一随机变量； 基于所述随机变量从所述原始样本集中采样得到多个样本划分到同一集合中，得到一聚合样本集； 重复执行以上步骤，直到预设终止条件，在达到预设终止条件时，得到多个聚合样本集； 所述预设终止条件包括以下之一： 采样到所有随机变量； 所有样本均被划分至某个集合中； 重复执行预设次数； 获取各个样本的隐藏层特征； 将具有相同或相似隐藏层特征的样本划分到同一集合中，得到多个聚合样本集。

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