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本发明涉及深度学习中模型坍塌现象检测领域，具体涉及一种基于泛化误差上界检测生成对抗网络模型坍塌的方法，包括以下步骤S1：获取待检测生成对抗网络模型参数，即GAN模型。所述的GAN模型包括生成一个生成网络与一个判别网络。确定使训练集上的经验误差极大化的判别网络；S2：基于步骤S1中所述的判别网络，计算训练数据集上的经验误差；S3：基于步骤S1中所述的生成网络与步骤S2中所述的判别网络，在给定置信水平下，计算步骤1中所述的GAN模型的泛化误差上界；S4：计算泛化误差上界与样本泛化误差之差，得到模型坍
(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 113762458 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202110036709.7
(22)申请日 2021.01.12
(71)申请人 合肥黎曼信息科技有限公司
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