Domänenadaptiver Multilayer Perceptron
Ein domänenadaptiver Multilayer Perceptron (DA-MLP) ist ein Feedforward-Neuronales Netz, das darauf trainiert wird, Repräsentationen zu lernen, die domänenübergreifend nützlich sind, sowohl für eine gelabelte Quell-Domäne als auch für eine Ziel-Domäne, die ungelabelt oder anders verteilt ist. Durch Minimierung sowohl eines Aufgabenverlusts als auch eines Domänen-Diskrepanz-Ziels generalisiert das MLP auf die Ziel-Domäne mit wenigen oder keinen Labels aus der Ziel-Domäne.
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Quellen
- Ben-David, S., Blitzer, J., Crammer, K., Kulesza, A., Pereira, F., & Vaughan, J. W. (2010). A theory of learning from different domains. Machine Learning, 79(1–2), 151–175. DOI: 10.1007/s10994-009-5152-4 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Multilayer Perceptron (DA-MLP). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/domain-adaptive-multilayer-perceptron
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