Machine learningDeep learning / NLP / CV
도메인 적응형 GAN
도메인 적응형 GAN은 생성적 적대 학습과 도메인 적응을 결합하여 레이블이 지정된 소스 도메인과 레이블이 없거나 희소하게 레이블이 지정된 타겟 도메인 간의 분포 차이를 해소합니다. 생성자와 판별자를 적대적으로 학습함으로써 모델은 도메인 불변 표현 또는 변환된 샘플을 학습하여, 소스 데이터에서 학습된 분류기 또는 탐지기가 타겟 레이블을 풍부하게 요구하지 않고도 타겟 도메인에 효과적으로 일반화할 수 있도록 합니다.
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출처
- Ganin, Y., Ustunova, 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 ↗
- Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2223–2232. DOI: 10.1109/ICCV.2017.244 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/domain-adaptive-gan
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