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域自适应循环神经网络

域自适应循环神经网络（DA-RNN）是一种在源域上训练并在目标域上使用域适应技术（如对抗训练、特征对齐或微调）进行适应的循环神经网络。它使得序列模型在目标域标记数据稀缺或不可用时，能够跨域泛化。

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域自适应循环神经网络

基于领域自适应BERT的分类域自适应 Transformer 微调循环神经网络长短期记忆网络（LSTM）循环神经网络循环神经网络迁移学习域自适应卷积神经网络领域自适应门控循环单元领域自适应多层感知器

来源

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 ↗

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Recurrent Neural Network (DA-RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/zh/deep-learning/domain-adaptive-recurrent-neural-network

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