Попереднє навчання генеративно-змагальних моделей перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних

Лавриненко, Р. М.

Публікація:
Попереднє навчання генеративно-змагальних моделей перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних

dc.contributor.author	Лавриненко, Р. М.
dc.date.accessioned	2021-07-07T17:19:23Z
dc.date.available	2021-07-07T17:19:23Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	У роботі порівняно ефективність способів аугментації даних та попереднього навчання в генеративно-змагальних моделях перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних. Розглянуто існуючі рішення та встановлено, що вони не повністю вирішують проблему малої кількості навчальних даних, яка загрожує перенавчанням дискримінатора та постійним погіршенням результату. Вдалі результати за таких умов досягаються ранньою зупинкою навчання. Запропоновано модель двоцільового дискримінатора, за допомогою якого очікується уникнення негативних ефектів перенавчання дискримінатора та потреби в ранній зупинці навчання.	uk_UA
dc.identifier.citation	Лавриненко Р. М. Попереднє навчання генеративно-змагальних моделей перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Р. М. Лавриненко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 115 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/16962
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	аугментація даних	uk_UA
dc.subject	генеративно-змагальна мережа	uk_UA
dc.subject	глибоке навчання	uk_UA
dc.subject	перенесення знань	uk_UA
dc.subject	попереднє навчання	uk_UA
dc.title	Попереднє навчання генеративно-змагальних моделей перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication