Rede Generativa Adversarial Afiada
Uma Rede Generativa Adversarial Afiada (Fine-Tuned GAN) começa com uma rede adversarial pré-treinada de grande porte e continua o treinamento adversarial em um conjunto de dados alvo menor, permitindo que o modelo sintetize amostras de alta qualidade em um novo domínio sem treinamento a partir do zero. Essa abordagem de transferência reduz drasticamente os requisitos de dados e computação, preservando as ricas representações de características aprendidas durante o pré-treinamento.
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Fontes
- 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 ↗
- Mo, S., Cho, M., & Shin, J. (2020). Freeze the Discriminator: a Simple Baseline for Fine-Tuning GANs. CVPR 2020 Workshop on AI for Content Creation. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Generative Adversarial Network (Domain-Adaptive GAN via Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/fine-tuned-generative-adversarial-network
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