डोमेन-अनुकूल परिवर्तनीय ऑटोएन्कोडर
एक डोमेन-अनुकूल परिवर्तनीय ऑटोएन्कोडर (DA-VAE) मानक VAE फ्रेमवर्क का विस्तार करता है ताकि विसंयोजित अव्यक्त प्रतिनिधित्व सीख सके जो डोमेन-विशिष्ट भिन्नता को वर्ग-प्रासंगिक और डोमेन-अपरिवर्तनीय सामग्री से अलग करता है, जिससे स्रोत डोमेन पर प्रशिक्षित मॉडल सीमित या बिना लक्ष्य लेबल वाले एक भिन्न लेकिन संबंधित लक्ष्य डोमेन के लिए प्रभावी ढंग से सामान्यीकरण कर सकें।
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स्रोत
- Ilse, M., Tomczak, J. M., Louizos, C., & Welling, M. (2020). DIVA: Domain Invariant Variational Autoencoders. Proceedings of the Third Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2020), PMLR 121, 322–348. link ↗
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Variational Autoencoder (DA-VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/domain-adaptive-variational-autoencoder
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