半监督域泛化

Semi-Supervised Domain Generalization是一种机器学习方法，旨在利用少量标注数据和大量未标注数据，提高模型在未见过的领域中的泛化能力。该方法通过结合有监督和无监督学习策略，优化模型对不同领域数据的适应性，从而在计算机视觉等任务中实现更鲁棒的性能，提升实际应用场景中的可靠性和有效性。