Domain Generalization

Domain Generalization (DG) bezieht sich auf das Lernen von einem oder mehreren Trainingsdomänen, um ein domänenunabhängiges Modell zu extrahieren, das auf unbekannte Domänen anwendbar ist. Das Kernziel ist es, die Generalisierungsfähigkeit des Modells in neuen Umgebungen ohne Zugang zu Daten der Zieldomäne zu verbessern, wodurch die Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Modells gesteigert werden. DG hat einen großen Wert in mult-domänen Anwendungsszenarien, wie zum Beispiel bei der cross-dataset Bilderkennung und der natürlichen Sprachverarbeitung, da es die Notwendigkeit, neue Daten zu beschriften, effektiv reduziert und die Praktikabilität und Effizienz des Systems erhöht.