一种基于博弈法的深度学习网络泛化误差控制方法

本发明涉及一种基于博弈法的深度学习网络泛化误差控制方法，属于深度学习领域。现有的深度学习模型控制泛化误差方法，如Dropout和DropConnect，以及数据增广技术等，提供了较为通用的技术方法。然而，上述方法很针对不同任务特异性地难近似最大似然估计、控制实际数据集的误差均值。本发明的技术提供了一种基于博弈法的深度学习网络泛化误差控制方法，使用生成对抗网络，两个网络通过博弈法生成一些不正常的样本，这些样本返回作为训练数据，避免过拟合，有效地提升深度学习网络泛化能力。