蓋世汽車訊 深度學習模型，例如用于幫助檢測疾病或異常的醫學成像模型，必須使用大量數據進行訓練。然而，這些模型通常面臨著沒有足夠的數據來進行訓練或數據太多樣化的問題。
圖片來源：Kamilov lab
據外媒報道，圣路易斯華盛頓大學（Washington University in St. Louis）麥凱維工程學院（McKelvey School of Engineering）計算機科學與工程暨電氣與系統工程副教授Ulugbek Kamilov及其團隊的博士生Shirin Shoushtari、Jiaming Liu和Edward Chandler共同開發出即插即用先驗（Plug-and-Play Priors）新方法，可以解決圖像重建中的這一常見問題。
來源：第一電動網
作者：蓋世汽車
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