Machine learningDeep learning / NLP / CV
ファインチューニングされた変分オートエンコーダ
ファインチューニングされた変分オートエンコーダ（Fine-Tuned Variational Autoencoder）は、大規模なソースデータセットで事前学習されたVAEを開始点とし、その後、より小さなターゲットドメインのデータセットで学習を継続する手法である。このアプローチは、学習された潜在表現と生成能力を新しいデータに適応させ、ターゲット分布に特化させながら一般的な構造を保持することで、ターゲットデータが少ない、あるいはラベル付けされていない場合に、ゼロからの学習よりも優れた結果をもたらす。
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出典
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Variational Autoencoder (Domain-Adapted VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/fine-tuned-variational-autoencoder
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