Autoencoder Variacional Ajustado
Un Autoencoder Variacional Ajustado (Fine-Tuned Variational Autoencoder) comienza con un VAE preentrenado en un gran conjunto de datos de origen y luego continúa el entrenamiento en un conjunto de datos más pequeño del dominio objetivo. Este enfoque adapta la representación latente aprendida y la capacidad generativa a nuevos datos, preservando la estructura general mientras se especializa en la distribución objetivo, lo que produce mejores resultados que el entrenamiento desde cero cuando los datos objetivo etiquetados o grandes son escasos.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Variational Autoencoder (Domain-Adapted VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/fine-tuned-variational-autoencoder
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