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رؤى - Phasenweise Datenerweiterung für wahrscheinlichkeitsbasierte generative Modelle
Effizientes Training eines wahrscheinlichkeitsbasierten generativen Modells mit begrenzten Daten durch phasenweise Datenerweiterung
Eine neuartige Trainingsstrategie namens "phasenweise Datenerweiterung" ermöglicht ein effizientes Training eines wahrscheinlichkeitsbasierten generativen Modells (PC-VQ2) mit begrenzten Datensätzen. Die Methode übertrifft die herkömmliche Datenerweiterung deutlich in Bezug auf quantitative und qualitative Leistungsbewertungen.
Effizientes Training eines wahrscheinlichkeitsbasierten generativen Modells mit begrenzten Daten durch phasenweise Datenerweiterung
Eine neuartige Trainingsstrategie namens "phasenweise Datenerweiterung" ermöglicht ein effizientes Training eines wahrscheinlichkeitsbasierten generativen Modells (PC-VQ2) mit begrenzten Datensätzen. Die Methode übertrifft die herkömmliche Datenerweiterung deutlich in Bezug auf quantitative und qualitative Leistungsbewertungen.
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