误差自适应光学衍射神经网络原位训练方法

本发明属于光计算技术领域，公开了一种误差自适应光学衍射神经网络原位训练方法，包括：基于各层相位调制层的相位，计算输入样本复振幅经正向传播后在每层相位调制层后表面的光场复振幅Uk及在输出平面处的光场复振幅Uo；基于Uo计算误差光场P并将其反向传播光路进行三维中心对称同时不改变各相位调制层的相位分布，计算对称后的误差光场的复振幅经正向传播后在各相位调制层前表面处的光场复振幅，并将其进行二维中心对称后得到P反向传播至各相位调制层后表面的光场复振幅Un+1‑k’；基于Uk和Un+1‑k’计算损失函数关于的梯度以更新，进行下轮训练，直至达到预设训练轮次或损失收敛。本发明能够自适应光学系统本身存在的误差。