子域适应

Subdomain adaptation是一种机器学习技术，旨在通过利用源域数据和少量目标域数据，提高模型在特定子域上的性能。其目标是减少不同子域之间的分布差异，提升模型的泛化能力和适应性。在实际应用中，Subdomain adaptation能够有效解决跨域数据偏移问题，增强模型在新环境下的鲁棒性和实用性，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。