据新智元3月21日消息，“谷歌大脑”项目研究人员提出了一种基于自监督和半监督学习的“条件生成式对抗网络（GAN）”，使图像生成需要使用的标记数据量降低90%，生成图像的质量比现有全监督最优模型高出20%。研究人员将高保真自然图像合成技术与最先进大规模GAN技术相结合，使数据标记数量减少到原来的10%，大幅提升图像生成的效率，有望缓解图像生成和识别领域标记数据量严重不足的问题。

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