Специалисты разработали модель нейронной сети, которая обучалась на искусственных данных, похожих на реальные данные. Затем этот метод был протестирован на реальных данных движения головы пациента. Этот метод получил название «метаобучение по небольшому количеству данных».
Такой подход позволяет нейронным моделям адаптироваться к реальным условиям эксперимента, пишет ИА RuNews24.ru.
Теперь ученые планируют улучшить процедуры создания искусственных данных, а также вычисление характеристик, которые помогут более точно классифицировать артефакты.