基于对比学习的多阶段渐进微调SNN与强化学习外部优化的增强GAN

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对癌症研究中面临的数据稀缺以及生成对抗网络（GAN）固有的训练不平衡等问题，提出了一种创新框架，通过对比学习驱动的多阶段渐进微调SNN（MFT-SNN）和强化学习外部优化器（RL-EO），显著提高GAN训练效率和效果。结果显示，该方法在多个指标上超越了当前最先进的模型，为癌症早期诊断和治疗策略设计提供了新的数据处理工具。

本研究提出了一种创新框架，利用对比学习和强化学习优化器，解决癌症研究中的数据稀缺和GAN训练不平衡问题。结果显示，该方法在多个指标上优于现有模型，为癌症早期诊断和治疗提供了新工具。

GAN训练 对比学习 强化学习 数据稀缺 癌症研究
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