Les modèles pré-formés traditionnels sont-ils utiles comme discriminants?

Question

Dans le contexte de Gans, je vois de nombreux articles concevant de nouveaux réseaux de discriminateurs.

Je suis curieux de savoir l'utilité de la conception de discriminateurs en tant que versions modifiées de modèles traditionnels comme Inception, MobileNet, EfficientNet, etc. Mon intuition est que les modèles de classification d'image mentionnés sont beaucoup plus raffinés et standardisés qu'un discriminateur personnalisé pour un article spécifique. De plus, je pense que leurs poids pré-entraînés devraient être utiles.

Et s'ils ne sont pas utiles, je ne suis pas curieux de savoir pourquoi. Tous les liens sur ce sujet sont très appréciés.