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ドメイン適応型畳み込みニューラルネットワーク

ドメイン適応型CNNは、ラベル付きソースドメインで畳み込みネットワークを訓練し、ラベルなしまたは少量のラベル付きターゲットドメインに学習済み特徴表現を適応させることで、分布ギャップを橋渡しし、完全な再アノテーションなしに視覚分類器がデータセット、センサー、または画像条件間で確実に転移できるようにします。

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ドメイン適応型畳み込みニューラルネットワーク
ドメイン適応型リカレントニューラルネットワークドメイン適応型ビジョン・トランスフォーマーファインチューニングされた畳み込みニューラルネッ…画像分類畳み込みニューラルネットワークを用いた転移学習ドメイン適応型GANドメイン適応型多層パーセプトロン

出典

  1. Ganin, Y., Ustinova, 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 ↗
  2. Tzeng, E., Hoffman, J., Saenko, K., & Darrell, T. (2017). Adversarial discriminative domain adaptation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 7167–7176. DOI: 10.1109/CVPR.2017.316 ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Convolutional Neural Network (DA-CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/domain-adaptive-convolutional-neural-network

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ScholarGate — Domain-adaptive Convolutional Neural Network (Domain-adaptive Convolutional Neural Network (DA-CNN)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/deep-learning/domain-adaptive-convolutional-neural-network · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026