GAN débilmente supervisado
Un GAN débilmente supervisado es una red generativa antagónica entrenada con datos parcialmente etiquetados, ruidosamente etiquetados o de anotación gruesa en lugar de una verdad fundamental completamente anotada. Extiende el marco estándar de GAN para que la supervisión limitada guíe la generación condicional o el aprendizaje discriminatorio, permitiendo la síntesis de datos de alta calidad y la clasificación en entornos con escasez de etiquetas.
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Fuentes
- Odena, A., Olah, C., & Shlens, J. (2017). Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70, 2642–2651. link ↗
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-gan
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- Modelo de difusiónAprendizaje profundo↔ compare
- Red Generativa AntagónicaAprendizaje profundo↔ compare
- GAN semi-supervisadoAprendizaje profundo↔ compare
- Autoencoder VariacionalAprendizaje profundo↔ compare
- Clasificación de imágenes con supervisión débilAprendizaje profundo↔ compare
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