Machine learningDeep learning / NLP / CV
ドメイン適応型GRU
ドメイン適応型GRUは、ゲート付き回帰ユニット（GRU）アーキテクチャとドメイン適応技術を組み合わせ、ラベル付きソースドメインでシーケンスモデルを訓練し、異なるが関連性のあるターゲットドメインに転移させることで、分布シフトによる性能低下を軽減します。これは、ラベル付きターゲットドメインデータが乏しい自然言語処理（NLP）タスク、例えばクロスドメイン感情分析、固有表現認識、テキスト分類などで広く応用されています。
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出典
- Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. In Proceedings of EMNLP 2014 (pp. 1724–1734). Association for Computational Linguistics. link ↗
- 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(1), 2096–2030. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Gated Recurrent Unit Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/domain-adaptive-gru
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- ドメイン適応型リカレントニューラルネットワーク深層学習↔ compare
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- ファインチューニングされたGRU深層学習↔ compare
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