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申请/专利权人：苏州山河光电科技有限公司
摘要：本发明揭示了一种基于超表面的压缩感知端到端训练方法及光学系统，所述压缩感知端到端训练方法包括：初始化超表面配置参数，向超表面输入原始数据信号，根据超表面处形成的亚采样信号与所述原始数据信号确定采样损失函数；将对应于所述亚采样信号的原始编码信号输入恢复神经网络，得到经过所述恢复神经网络解码的重构数据信号，根据所述重构数据信号和所述原始数据信号确定模型损失函数；对所述超表面和所述恢复神经网络统一实施端到端训练，固定所述超表面的第一配置参数和所述恢复神经网络的第一模型参数。本发明提供的训练方法，能够提高信号恢复的效率和精度，应对复杂变化的信号特性，构建采样和重构间的紧密联系。
主权项：1.一种基于超表面的压缩感知端到端训练方法，其特征在于，包括：初始化超表面配置参数，向超表面输入原始数据信号，根据超表面处形成的亚采样信号与所述原始数据信号确定采样损失函数；将对应于所述亚采样信号的原始编码信号输入恢复神经网络，得到经过所述恢复神经网络解码的重构数据信号，根据所述重构数据信号和所述原始数据信号确定模型损失函数；对所述超表面和所述恢复神经网络统一实施端到端训练，固定所述超表面的第一配置参数和所述恢复神经网络的第一模型参数。
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权利要求：
百度查询： 苏州山河光电科技有限公司 基于超表面的压缩感知端到端训练方法及光学系统
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