डोमेन-अनुकूली GAN
एक डोमेन-अनुकूली GAN (Domain-Adaptive GAN) जनरेटिव एडवरसैरियल लर्निंग (generative adversarial learning) को डोमेन एडैप्टेशन (domain adaptation) के साथ जोड़ता है ताकि लेबल वाले स्रोत डोमेन (labeled source domain) और बिना लेबल वाले या अल्प-लेबल वाले लक्ष्य डोमेन (unlabeled or sparsely labeled target domain) के बीच वितरण अंतर (distribution gap) को पाटा जा सके। जनरेटर (generator) और डिस्क्रिमिनेटर (discriminator) को एडवरसैरियली (adversarially) प्रशिक्षित करके, मॉडल डोमेन-अपरिवर्तनीय प्रतिनिधित्व (domain-invariant representations) या अनुवादित नमूने (translated samples) सीखता है, जिससे स्रोत डेटा पर प्रशिक्षित क्लासिफायर (classifier) या डिटेक्टर (detector) को लक्ष्य डोमेन पर प्रभावी ढंग से सामान्यीकृत (generalize) किया जा सके, जिसके लिए लक्ष्य लेबल की प्रचुर मात्रा की आवश्यकता नहीं होती है।
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स्रोत
- Ganin, Y., Ustunova, E., Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F., Marchand, M., & Lempitsky, V. (2016). Domain-adversarial training of neural networks. Journal of Machine Learning Research, 17(59), 1–35. link ↗
- Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2223–2232. DOI: 10.1109/ICCV.2017.244 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/domain-adaptive-gan
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