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本发明提供一种基于生成对抗网络信息最大化的SAR图像数据增强方法,将输入噪声矢量分解为不可压缩的噪声源z和隐变量c;通过构建生成器网络,生成虚假图像;构建鉴别器网络,将真实的SAR图像x和生成的虚假图像输入鉴别器网络D,输出判别结果;使用神经网络将辅助分布Q参数化并输出Q(c|x)的参数;最大化隐变量c和生成的虚假图像之间的互信息;基于Adam优化算法,对计算的损失值和学习率对生成器、鉴别器和Q网络分别进行梯度的反向传播,更新网络参数;交叉训练生成器网络,鉴别器网络和辅助分布Q网络直至达到纳什平
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112529806 A (43)申请公布日 2021.03.19 (21)申请号 202011477985.9 (22)申请日 2020.12.15 (71)申请人 哈尔滨工程大学 地址
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