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龙图腾网获悉以萨技术股份有限公司;青岛以萨数据技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的样本生成方法、存储介质及电子设备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：CN116403045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310388434.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的样本生成方法、存储介质及电子设备是由刘圭圭;李凡平;石柱国设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的样本生成方法、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及样本标注领域，特别是涉及一种基于深度学习的样本生成方法、存储介质及电子设备。包括如下步骤：根据多个信息向量，生成Aii对应的调整权重Wii；根据每一初始图像样本对应的调整权重，确定每一初始图像样本对应的损失函数的调整loos值；根据每一初始图像样本对应的调整loos值，优化生成器，以生成目标图像样本。本发明中较难获得的小数量级的样本，会具有更大的调整loos值，也即损失函数具有更大的惩罚值。这样就达到了增大分错较难获得的小数量级样本的成本的目的，进而使生成器更多的关注到少数类的样本，以提高生成的数量级小的样本的数量。

本发明授权一种基于深度学习的样本生成方法、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的样本生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取由生成器生成的同一批次的多个初始图像样本的调权信息A1，A2，…，Ai，…，Az，其中，Ai为该批次中第i个初始图像样本的调权信息，Ai=ai，bi，ai为用于表示Ai各个维度上的数据的信息向量，bi为Ai的图像类别标签；z为该批次生成的初始图像样本的总数量；i=1,2，…，z； 根据A1，A2，…，Ai，…，Az中的多个信息向量，生成Ai对应的调整权重Wi；Wi满足如下条件： ； 其中，为bi对应的图像类别的超参数；每一所述图像类别对应的超参数与同一批次的多个初始图像样本中属于每一图像类别的样本数量负相关；μ为本批次多个初始图像样本对应的样本均值；δ为本批次多个初始图像样本对应的样本方差； 根据每一所述初始图像样本对应的调整权重，确定每一所述初始图像样本对应的损失函数的调整loos值；Li满足如下条件： Li=Wi*li；其中，Li为该批次中第i个初始图像样本对应的损失函数的调整loos值；li为该批次中第i个初始图像样本对应的损失函数的初始loos值； 根据每一所述初始图像样本对应的调整loos值，优化所述生成器，以生成目标图像样本。

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