Transformer Adaptif Domain
Transformer Adaptif Domain (DAT) adalah model berbasis Transformer — seperti BERT atau ViT — yang diperluas dengan tujuan penyelarasan domain eksplisit sehingga representasi yang dipelajari dapat ditransfer dengan baik dari domain sumber berlabel ke domain target yang berbeda, seringkali tidak berlabel. Pendekatan ini menggabungkan kapasitas representasi Transformer yang kuat dengan teknik adaptasi domain seperti pelatihan adversarial atau penyelarasan kontrastif untuk meminimalkan pergeseran domain.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Ni, J., Hernandez Abrego, G., Constant, N., Ma, J., Hall, K., Cer, D., & Yang, Y. (2021). Sentence-T5: Scalable Sentence Encoders from Pre-trained Text-to-Text Models. Findings of ACL 2022. arXiv:2108.08877. link ↗
- Guo, J., Shah, D., & Barzilay, R. (2022). Multi-Source Domain Adaptation with Mixture of Experts. In Proceedings of EMNLP 2018. arXiv:1809.02060. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Transformer (DAT). ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/domain-adaptive-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Transfer LearningPembelajaran Mesin↔ compare
- Vision TransformerPembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →