Autoencoder Variacional Ajustado
Um Autoencoder Variacional Ajustado (Fine-Tuned Variational Autoencoder) começa com um VAE pré-treinado num grande conjunto de dados de origem e, em seguida, continua o treinamento num conjunto de dados de domínio alvo menor. Esta abordagem adapta a representação latente aprendida e a capacidade generativa a novos dados, preservando a estrutura geral enquanto se especializa na distribuição alvo — produzindo melhores resultados do que o treinamento a partir do zero quando dados alvo rotulados ou em grande quantidade são escassos.
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Fontes
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Variational Autoencoder (Domain-Adapted VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/fine-tuned-variational-autoencoder
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