Transfer learning variational autoencoder
Transfer Learning with a Variational Autoencoder (TL-VAE) reuses an encoder and/or decoder pre-trained on a large source dataset and adapts it to a smaller target domain. By inheriting a rich probabilistic latent space rather than starting from random weights, TL-VAE dramatically reduces the amount of target-domain data needed for high-quality generation or representation learning.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). · URL
- 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
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.