Domain Adaptation

Domain Adaptation bezieht sich auf die Aufgabe, Modelle bei unterschiedlichen Datenverteilungen anzupassen. Das Kernziel ist es, maschinelles Lernen zu ermöglichen, dass Modelle sich auf das Zielgebiet verallgemeinern und Verteilungsunterschiede zwischen dem Quell- und dem Zielgebiet effektiv bewältigen können. Dies verbessert die Leistung und Robustheit des Modells in neuen Umgebungen. Diese Technik hat einen großen Wert in Anwendungen mit cross-domain Daten und kann in Bereichen wie Bilderkennung, Natürliche Sprachverarbeitung und anderen Feldern weit verbreitet werden.