Transfer Learning GAN

Transfer Learning GAN инициализирует генеративно-состязательную сеть — или ее генератор и дискриминатор — весами, предварительно обученными на большом исходном наборе данных, а затем дообучает сеть на меньшем целевом наборе данных. Этот подход позволяет осуществлять высококачественное генеративное моделирование даже при дефиците данных целевой области за счет повторного использования низкоуровневых и среднеуровневых представлений признаков, изученных в масштабе.