Machine learningDeep learning / NLP / CV
도메인 적응 순환 신경망
도메인 적응 순환 신경망(DA-RNN)은 소스 도메인에서 훈련되고 적대적 훈련, 특징 정렬 또는 미세 조정과 같은 도메인 적응 기법을 사용하여 타겟 도메인에 적응된 순환 신경망입니다. 이는 레이블이 지정된 타겟 도메인 데이터가 부족하거나 사용할 수 없을 때 순차 모델이 도메인 전반에 걸쳐 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Recurrent Neural Network (DA-RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/domain-adaptive-recurrent-neural-network
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