Machine learningDeep learning / NLP / CV

Doménově adaptivní GAN

Doménově adaptivní GAN kombinuje generativní adverzní učení s adaptací domény s cílem překlenout propast v distribuci mezi označenou zdrojovou doménou a neoznačenou nebo řídce označenou cílovou doménou. Trénováním generátoru a diskriminátoru adverzně se model učí doménově invariantní reprezentace nebo transformované vzorky, což umožňuje klasifikátoru nebo detektoru trénovanému na zdrojových datech efektivně generalizovat na cílovou doménu bez nutnosti rozsáhlých cílových popisků.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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

Odkazuje sem

ScholarGateDomain-adaptive GAN (Domain-Adaptive Generative Adversarial Network). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/deep-learning/domain-adaptive-gan · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026