蓋世汽車訊 深度學(xué)習(xí)模型，例如用于幫助檢測(cè)疾病或異常的醫(yī)學(xué)成像模型，必須使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。然而，這些模型通常面臨著沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練或數(shù)據(jù)太多樣化的問(wèn)題。
圖片來(lái)源：Kamilov lab
據(jù)外媒報(bào)道，圣路易斯華盛頓大學(xué)（Washington University in St. Louis）麥凱維工程學(xué)院（McKelvey School of Engineering）計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程暨電氣與系統(tǒng)工程副教授Ulugbek Kamilov及其團(tuán)隊(duì)的博士生Shirin Shoushtari、Jiaming Liu和Edward Chandler共同開(kāi)發(fā)出即插即用先驗(yàn)（Plug-and-Play Priors）新方法，可以解決圖像重建中的這一常見(jiàn)問(wèn)題。
來(lái)源：第一電動(dòng)網(wǎng)
作者：蓋世汽車
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