Эксперты НИУ ВШЭ ускорили процесс обучения нейросети на несколько порядков

Генеративная нейросеть StyleGAN2 создает реалистичную картинку из преобразованного случайного шума. Специалисты НИУ ВШЭ рассказали о новом подходе ее дообучения: им удалось сократить обучаемые параметры за счет обучения нового доменного вектора. Таким образом процесс познания нейросетью удалось оптимизировать на четыре порядка.

В архитектуре StyleGAN2 существуют особые трансформации, отвечающие за контроль семантических признаков выходного изображения, среди которых возраст, пол и подобное. Именно на обучение этого вектора и сделали упор авторы исследования. Благодаря ее обучению результат не уступал тому, как если бы ученые проводили дообучение всех параметров нейросети.

Авторы исследования надеются, что в будущем их изобретение позволит существенно упростить эксплуатацию нейронных сетей и ускорить их обучение.

Напомним, что эксперты НИЯУ МИФИ работают над созданием накопителей энергии нового типа.