फाइन-ट्यून्ड जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क
एक फाइन-ट्यून्ड GAN एक बड़े पूर्व-प्रशिक्षित जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क से शुरू होता है और एक छोटे लक्ष्य डेटासेट पर एडवरसैरियल प्रशिक्षण जारी रखता है, जिससे मॉडल को स्क्रैच से प्रशिक्षण के बिना एक नए डोमेन में उच्च-गुणवत्ता वाले नमूने संश्लेषित करने की अनुमति मिलती है। यह स्थानांतरण दृष्टिकोण पूर्व-प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई समृद्ध सुविधा अभ्यावेदन को संरक्षित करते हुए डेटा और कंप्यूट आवश्यकताओं को नाटकीय रूप से कम करता है।
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स्रोत
- 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 ↗
- Mo, S., Cho, M., & Shin, J. (2020). Freeze the Discriminator: a Simple Baseline for Fine-Tuning GANs. CVPR 2020 Workshop on AI for Content Creation. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Generative Adversarial Network (Domain-Adaptive GAN via Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/fine-tuned-generative-adversarial-network
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