Wildly Unsupervised Domain Adaptation

Wildly Unsupervised Domain Adaptation是指在源域数据带有噪声标签而目标域数据完全未标注的情况下，通过迁移学习方法将源域的知识有效迁移到目标域，以提高目标域任务的性能。该技术旨在解决跨域数据分布差异问题，提升模型在新环境中的泛化能力，具有重要的应用价值。