Domänenadaptiver rekurrenter neuronaler Netz
Ein Domänenadaptiver rekurrenter neuronaler Netz (DA-RNN) ist ein rekurrentes neuronales Netz, das auf einer Quell-Domäne trainiert und mittels Domänenadaptionstechniken wie Adversarial Training, Feature Alignment oder Fine-Tuning an eine Ziel-Domäne angepasst wird. Es ermöglicht sequenziellen Modellen, domänenübergreifend zu generalisieren, wenn gelabelte Daten der Ziel-Domäne knapp oder nicht verfügbar sind.
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Quellen
- 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 ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Recurrent Neural Network (DA-RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/domain-adaptive-recurrent-neural-network
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