Feinabgestimmter Variational Autoencoder
Ein feinabgestimmter Variational Autoencoder (VAE) beginnt mit einem VAE, der auf einem großen Quell-Datensatz vortrainiert wurde, und wird dann auf einem kleineren Ziel-Domänen-Datensatz weiter trainiert. Dieser Ansatz passt die erlernte latente Repräsentation und die generative Kapazität an neue Daten an, bewahrt die allgemeine Struktur und spezialisiert sich auf die Zielverteilung – was zu besseren Ergebnissen führt als ein Training von Grund auf, wenn beschriftete oder große Ziel-Daten knapp sind.
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Quellen
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). 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). Fine-Tuned Variational Autoencoder (Domain-Adapted VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/fine-tuned-variational-autoencoder
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