Machine learningDeep learning / NLP / CV
自己教師ありGAN (Self-supervised GAN)
自己教師ありGANは、標準的な敵対的生成ネットワーク (Generative Adversarial Network; GAN) に、敵対的学習を安定化させ、手動アノテーションを必要とせずにラベルなしデータから豊かで転移可能な表現を獲得する識別器を生成する、1つ以上の自己教師あり補助タスク（画像の回転やパッチ位置の予測など）を組み込んだものである。
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出典
- Chen, T., Zhai, X., Ritter, M., Lucic, M., & Houlsby, N. (2019). Self-Supervised GANs via Auxiliary Rotation Loss. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 12154–12163. link ↗
- Liu, X., Zhang, F., Hou, Z., Mian, L., Wang, Z., Zhang, J., & Tang, J. (2021). Self-supervised learning: Generative or contrastive. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35(1), 857–876. DOI: 10.1109/TKDE.2021.3090866 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/self-supervised-gan
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