域适应

域适应（Domain Adaptation）是指在不同数据分布之间调整模型的任务。其核心目标是使机器学习模型能够泛化到目标域，并有效处理源域与目标域之间的分布差异，从而提升模型在新环境下的性能和鲁棒性。该技术在跨域数据应用中具有重要价值，可广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。