Machine learningDeep learning / NLP / CV
弱教師ありGAN (Weakly Supervised GAN)
弱教師ありGANは、完全に注釈付けされた正解データではなく、部分的にラベル付けされた、ノイズのあるラベル付けされた、または粗い注釈付きのデータで訓練された敵対的生成ネットワークである。これは、限定的な教師あり情報が条件付き生成または識別学習を導く標準的なGANフレームワークを拡張し、ラベルが不足している設定での高品質なデータ合成と分類を可能にする。
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出典
- Odena, A., Olah, C., & Shlens, J. (2017). Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70, 2642–2651. link ↗
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/weakly-supervised-gan
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