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申请/专利权人：辉达公司
摘要：本发明公开了使用可逆增强算子采用有限数据训练神经网络，实施例涉及用于使用有限的数据量来训练神经网络诸如生成对抗神经网络GAN的技术。使用太少的示例数据来训练GAN通常导致鉴别器过度拟合，从而导致训练发散并产生差的结果。使用自适应鉴别器增强机制，该机制显著稳定具有有限数据的训练，从而提供训练高质量GAN的能力。将增强算子应用于用于训练生成器的鉴别器的输入的分布，其表示可逆的变换，以确保不存在到由生成器生成的图像的增强泄漏。减少实现收敛所需的训练数据的量具有显著帮助许多应用的潜力，并且可增加在诸如医学之类的领域中的生成模型的使用。
主权项：1.一种计算机实现的方法，包括：接收包括输入数据和地面实况输出的训练数据，其中所述输入数据具有第一分布；将至少一个增强应用于所述输入数据以产生增强的输入数据，所述增强的输入数据具有第二分布，其中对应于从所述第一分布到所述第二分布的变换的增强算子是可逆的并且指定所述至少一个增强；由神经网络模型根据参数处理所述增强的输入数据以产生输出数据；以及调整所述参数以减小所述输出数据与所述地面实况输出之间的差异。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辉达公司 使用可逆增强算子采用有限数据训练神经网络
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