Machine learningDeep learning / NLP / CV
도메인 적응형 GRU
도메인 적응형 GRU는 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit, GRU) 아키텍처와 도메인 적응 기법을 결합하여 레이블이 지정된 소스 도메인에서 시퀀스 모델을 훈련하고, 분포 이동으로 인한 성능 저하를 줄이기 위해 관련성이 있지만 다른 대상 도메인으로 이를 전이시킵니다. 이는 레이블이 지정된 대상 도메인 데이터가 부족한 교차 도메인 감성 분석, 명명 개체 인식, 텍스트 분류와 같은 자연어 처리(NLP) 작업에 널리 적용됩니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Gated Recurrent Unit Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/domain-adaptive-gru
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