Zwak-gesuperviseerde GAN
Een zwak-gesuperviseerde GAN is een generatief adversarieel netwerk dat getraind wordt met gedeeltelijk gelabelde, ruis-gelabelde of grof-geannoteerde data in plaats van volledig geannoteerde grondwaarheid. Het breidt het standaard GAN-framework uit zodat beperkte supervisie conditionele generatie of discriminatief leren stuurt, wat hoogwaardige datasynthese en classificatie mogelijk maakt in situaties met weinig labels.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/weakly-supervised-gan
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Diffusion ModelDeep learning↔ compare
- Generatief Adversarieel NetwerkDeep learning↔ compare
- Semi-supervised GANDeep learning↔ compare
- Variational AutoencoderDeep learning↔ compare
- Zwak gesuperviseerde beeldclassificatieDeep learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →