Генеративни състезателни мрежи с трансферно обучение (Transfer Learning GAN)

Transfer Learning GAN инициализира генеративна състезателна мрежа (Generative Adversarial Network) — или нейния генератор, или дискриминатор, или и двете — с тегла, предварително обучени върху голям изходен набор от данни, след което фино настройва мрежата върху по-малък целеви набор от данни. Този подход позволява висококачествено генеративно моделиране дори когато данните от целевия домейн са оскъдни, чрез повторно използване на ниско- и средно-нивови представяния на признаци, научени в голям мащаб.