Machine learningDeep learning / NLP / CV

GAN adaptativa al domini

Una GAN adaptativa al domini combina l'aprenentatge generatiu adversari amb l'adaptació de domini per salvar la bretxa de distribució entre un domini font etiquetat i un domini objectiu no etiquetat o amb etiquetes escasses. Entrenant un generador i un discriminador de manera adversària, el model aprèn representacions invariants al domini o mostres traduïdes, cosa que permet que un classificador o detector entrenat amb dades font es generalitzi eficaçment al domini objectiu sense necessitar etiquetes objectiu abundants.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Ganin, Y., Ustunova, E., Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F., Marchand, M., & Lempitsky, V. (2016). Domain-adversarial training of neural networks. Journal of Machine Learning Research, 17(59), 1–35. link
  2. Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2223–2232. DOI: 10.1109/ICCV.2017.244

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/domain-adaptive-gan

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateDomain-adaptive GAN (Domain-Adaptive Generative Adversarial Network). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/domain-adaptive-gan · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026