ट्रांसफर लर्निंग GAN
ट्रांसफर लर्निंग GAN एक जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (Generative Adversarial Network) को इनिशियलाइज़ करता है — या उसके जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर दोनों को — एक बड़े सोर्स डेटासेट पर प्री-ट्रेन किए गए वेट्स (weights) से, और फिर उसे एक छोटे टारगेट डेटासेट पर फाइन-ट्यून करता है। यह दृष्टिकोण टारगेट-डोमेन डेटा की कमी होने पर भी उच्च-गुणवत्ता वाली जनरेटिव मॉडलिंग की अनुमति देता है, क्योंकि यह बड़े पैमाने पर सीखे गए निम्न- और मध्य-स्तरीय फीचर अभ्यावेदन (feature representations) का पुन: उपयोग 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, 2672–2680. link ↗
- Wang, Y. & Ramanan, D. (2018). Transferring GANs: generating images from limited data. European Conference on Computer Vision (ECCV), 11205, 220–236. DOI: 10.1007/978-3-030-01231-1_14 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Generative Adversarial Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/transfer-learning-gan
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