用人工智能天生的数据，来培训其他人工智能模子

天生式反抗收集(GANs)由天生样本的天生器和试图区分天生样本和真实样本的辨别器构成，这两部门AI体系有无数的用途，个中之一就是天生合成数据。优步(Uber)的研究职员最近在一篇名为《通过进修加快神经布局搜刮的论文中操作了这一点。

这篇论文提出了一种量身定制的GAN——称为天生式解说收集(GTN)——它可以天生数据或实习情形，让模子在接管方针使命测试之前从中进修。该论文指出，与只行使真实数据的要领对比，GTNs辅佐加速了9倍的搜刮速率，并且与行使“数目级”计较劲更少、实现最高机能的最先辈架构对比，GTNs更有竞争力。

正如特约作者在一篇博客文章中所表明的，大大都模子搜刮必要“大量”资源，由于它们通过在数据集上实习模子来评估模子，直到它们的机能不再进步。这个进程也许会在一个周期内一再数千或更多的模子架构，这在计较方面很是昂贵，而且很是耗时。

一些算法通过在小段时刻内只举办实习，并将功效作为真实机能的预计来停止本钱，可是这种实习可以通过操作呆板进修来进一步加快。其详细要领为——建设实习数据。

GTN通过建设有助于进修进程的不切现实的数据来得到乐成。它可以或许将很多差异范例的工具的信息组合在一路，可能将培训首要齐集在最难的示例上，而且可以或许在现实数据的培训中评估模子。

在尝试中，该团队暗示，在32步(约0.5秒)的实习中，GTNs实习的模子对风行开源数据集的精确率到达了98.9%，在此时代，他们摄取了4096张合成图像(不到MNIST实习数据集图像的10%)。在另一个数据集长举办评估，在沟通机能程度下，，模子的进修速率比现实数据快四倍，纵然与优化的现实数据进修算法对比也是云云。

另外，在GTN数据上的机能凡是被证明是对真实机能的猜测——也就是说，仅行使GTN天生的数据，128步就可以得到与现实数据沟通的猜测手段，而在现实数据上则必要1200步。

步数与时刻的意味着什么？谜底显而易见，本钱节减。

（编辑：湖南网）

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