Domänenadaptives Convolutional Neural Network
Ein domänenadaptives CNN trainiert ein Convolutional Network auf einer gelabelten Quell-Domäne und passt dessen gelernte Merkmalsrepräsentationen an eine ungelabelte oder schwach gelabelte Ziel-Domäne an, um die Verteilungsdifferenz zu überbrücken, sodass visuelle Klassifikatoren zuverlässig über Datensätze, Sensoren oder Bildgebungsbedingungen hinweg ohne vollständige Neu-Annotation übertragen werden können.
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Quellen
- Ganin, Y., Ustinova, 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 ↗
- Tzeng, E., Hoffman, J., Saenko, K., & Darrell, T. (2017). Adversarial discriminative domain adaptation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 7167–7176. DOI: 10.1109/CVPR.2017.316 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Convolutional Neural Network (DA-CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/domain-adaptive-convolutional-neural-network
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