UniGen：统一多模态理解与生成的增强训练与测试策略
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内容提要
大多数成功的神经网络依赖于监督训练，但需要大量高质量标注数据，成本高昂。我们提出了一种通过改进合成图像的真实性来提升模型在机器学习任务中的准确性的方法。
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关键要点
- 大多数成功的神经网络依赖于监督训练。
- 高准确率需要大量多样化且准确标注的训练数据，成本高昂。
- 使用合成图像作为替代可以降低标注成本，但合成图像可能不够真实。
- 合成图像的不真实可能导致在真实测试图像上的泛化能力差。
- 我们开发了一种改进合成图像真实性的方法。
- 在这些改进后的图像上训练模型可以显著提高各种机器学习任务的准确性。
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