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标题
AutoInfo GAN: Toward a better image synthesis GAN framework for high-fidelity few-shot datasets via NAS and contrastive learning
AutoInfo GAN：通过NAS和对比学习为高保真少镜头数据集提供更好的图像合成GAN框架
相关领域
鉴别器 计算机科学 过度拟合 发电机（电路理论） 人工智能 忠诚 过程（计算） 图像（数学） 高保真 强化学习 机器学习 学习迁移 模式识别（心理学） 人工神经网络 物理 量子力学 功率（物理） 工程类 电信 电气工程 操作系统 探测器
网址
https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110757
DOI
10.1016/j.knosys.2023.110757 doi
其它 期刊：Knowledge-Based Systems
作者：Jiachen Shi; Wenzhen Liu; Guoqiang Zhou; Yuming Zhou
出版日期：2023-06-30
求助人
执着皮皮虾 在 2025-04-14 22:17:35 发布自美国，悬赏 10 积分
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