يُعد التكيّف النطقي نقل المعرفة المشتركة المكتسبة من المجال المصدري إلى بيئة جديدة، أي المجال الهدف. إحدى الممارسات الشائعة هي تدريب النموذج على بيانات المجال المصدري المُعلَّمة وبيانات المجال الهدف غير المُعلَّمة معًا. ومع ذلك، فإن النماذج المُكتسبة غالبًا ما تكون متحيزة بسبب التدريب القوي على المجال المصدري. يعتمد معظم الباحثين على استراتيجية التوقف المبكر (early-stopping) لمنع التعلم الزائد، ولكن تحديد متى يتوقف التدريب يظل مشكلة صعبة نظرًا لعدم توفر مجموعة التحقق من المجال الهدف. في هذه الورقة، نقترح طريقة فعالة للتمهيد (bootstrapping)، تُسمى AdaBoost Student، والتي تتعلم بشكل صريح نماذج مكملة أثناء التدريب، وتحرر المستخدمين من الحاجة إلى التوقف التجريبي. تعتمد AdaBoost Student على دمج تعلم النماذج العميقة مع الاستراتيجية التدريبية التقليدية، أي التضخيم التكيفي (adaptive boosting)، وتوفر تفاعلًا بين النماذج المُتعلّمة ومشغّل البيانات. نستخدم مشغّل بيانات تكيفي لتسهيل التعلم على العينات الصعبة تدريجيًا، ونجمع النماذج "الضعيفة" لمنع التعلم الزائد. تُظهر التجارب الواسعة أن: (1) وبلا حاجة للقلق بشأن وقت التوقف، توفر AdaBoost Student حلًّا موثوقًا من خلال تعلم نماذج مكملة بكفاءة أثناء التدريب. (2) تُعد AdaBoost Student متعامدة مع معظم طرق التكيّف النطقي، ويمكن دمجها مع الأساليب الحالية لتحسين أداء الحالة الراهنة بشكل أكبر. وقد حققنا نتائج تنافسية على ثلاث معايير شائعة جدًا في مهام تكييف التجزئة المشهدية.