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第106章（第1页）

“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？”