Fine-Tuned Generative Adversarial Network
Ein Fine-Tuned GAN beginnt mit einem großen, vortrainierten generativen adversariellen Netzwerk und setzt das adversarielle Training auf einem kleineren Ziel-Datensatz fort. Dies ermöglicht dem Modell, qualitativ hochwertige Samples in einer neuen Domäne zu synthetisieren, ohne von Grund auf neu trainieren zu müssen. Dieser Transfer-Ansatz reduziert den Daten- und Rechenaufwand drastisch, während die während des Vortrainings erlernten reichhaltigen Merkmalsrepräsentationen erhalten bleiben.
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Quellen
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27. link ↗
- Mo, S., Cho, M., & Shin, J. (2020). Freeze the Discriminator: a Simple Baseline for Fine-Tuning GANs. CVPR 2020 Workshop on AI for Content Creation. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Generative Adversarial Network (Domain-Adaptive GAN via Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/fine-tuned-generative-adversarial-network
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