1.一种基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤：第一步、空间解耦：用于解除编解码器和生成模型的耦合，并解除隐变量编码与重建模块的耦合；

第二步，时间分治：在训练编解码器的不同阶段优化不同的损失函数并使用不同的学习速率来提高训练的速度与稳定性。

2.如权利要求1所述的基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，所述空间解耦对编解码器中相互存在干扰的损失函数聚合成为一个模块，在训练时按模块进行损失函数的优化。

3.如权利要求2所述的基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，根据所述空间解耦方法聚合形成的模块之间是解耦合的，即对某个模块进行优化时，不会对其他模块的优化造成影响或干扰。

4.如权利要求1～3之一所述的基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，所述时间分治将完整的编解码器训练过程分为若干个训练阶段，在不同的训练阶段对不同模块内的损失函数进行优化。

5.如权利要求4所述的基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，在不同的训练阶段对同一模块进行优化时，后期训练阶段所采用的学习速率小于前期训练阶段采用的学习速率。

6.如权利要求5所述的基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，在某一训练阶段对多个模块进行优化时，不同的模块可以使用不同的学习速率来优化误差函数。

7.如权利要求4所述的基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，在每一训练阶段，所有模块内的损失函数都需要反复迭代优化若干次。并且通常不同训练阶段需要迭代的次数不尽相同。