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“你是想同时完成一篇方法学论文?用这个数据集来做验证?”
梁思宇马上明白了她的意思,她这是想一石二鸟,用一个数据集完成双重目的,发表两篇不同性质的论文。
不过,他也有不解之处:“等等,让我想想,RNN的迁移学习在其他药物上并不一定适应吧?这个算法不具有普适性吧?方法创新在哪里?”
许瑷达摇摇头:“不是你想的这种,是一种更激进的方法改进。我是想用GANs(对抗网络)训练一个肌电数据的生成器。”
她放慢语速,“我想证明,少量真实数据加大量生成数据,就能训练出有效的算法。”
“什么?!”梁思宇目瞪口呆。
他花了十几秒钟来消化这句话,眉头慢慢皱紧。
不,这不是激进,这简直是颠覆。照他看来,这完全不符合实证研究的基本原则。
许瑷达试着解释,GANs(对抗网络)需要训练两个互为对手的AI模型。
一种是生成器,基于普通的sEMG信号生成受阿得拉影响的信号,一种是判别器,来分辨这个信号到底是伪造器生成的还是真实信号。
两个模型互相攻防,迭代多次后,生成器产生的数据达到“以假乱真”的水平——判别器很难鉴定其真伪。
这时候,就可以用少量真实数据加大量生成数据来训练算法,从根源上解决特殊参与者训练数据不足、数据收集困难的问题。
“思路上我明白了,”梁思宇非常犹豫,“可是,这有点像一种数字游戏。”
“用虚拟生成数据来训练运动控制算法?怎么确保它们和真实数据一致?”
他点破自己的担忧:“判别器不能分辨,也许不是虚拟数据足够仿真,而是你的判别器不够聪明呢?”
许瑷达点头:“所以,我们还是要招募阿得拉的使用者,收集真实数据。你就当我的GANs算法在搭便车,做不出来也没损失,对不对?”
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