Выбор априорного распределения переменных латентного пространства в генеративных моделях, таких как нормализационные потоки и вариационные автокодировщики, существенно влияет на качество генерации изображений. Предлагается метод автоматического подбора параметров априорного распределения на основе анализа характеристик набора данных. Используя мета-обучение, модель определяет мета-признаки набора данных и предсказывает наиболее подходящее распределение, что улучшает эффективность обучения генеративной модели и повышает качество сгенерированных изображений.

Устинова В.Е., Бессонницын Е.С., Дьячков Д.А. (науч. рук. Ефимова В.А.) Автоматический подбор параметров априорного распределения переменных латентного пространства для генеративных нейронных сетей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15293