GAN adaptatif au domaine

Un GAN adaptatif au domaine combine l'apprentissage génératif contradictoire avec l'adaptation de domaine pour combler l'écart de distribution entre un domaine source étiqueté et un domaine cible non étiqueté ou faiblement étiqueté. En entraînant de manière contradictoire un générateur et un discriminateur, le modèle apprend des représentations invariantes au domaine ou des échantillons traduits, permettant à un classifieur ou à un détecteur entraîné sur des données sources de généraliser efficacement au domaine cible sans nécessiter d'étiquettes cibles abondantes.