在线域适应

在线领域适应（Online Domain Adaptation）是指在实际部署过程中，针对不可预测且无明确边界的多个领域偏移，通过持续学习和调整模型参数，以实现在新环境下的性能优化。该方法旨在提升模型的泛化能力和实时适应性，确保其在动态变化的应用场景中保持高效和准确。在线领域适应对于提高机器学习系统的鲁棒性和实用性具有重要意义，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。