Halbüberwachte Domänenverallgemeinerung

Semi-Supervised Domain Generalization ist ein maschinelles Lernverfahren, das darauf abzielt, eine kleine Menge an beschrifteten Daten und eine große Menge an unbeschrifteten Daten zu nutzen, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells in unbekannten Domänen zu verbessern. Diese Methode optimiert die Anpassungsfähigkeit des Modells an verschiedene Domänen durch die Kombination von überwachten und nicht überwachten Lernstrategien, wodurch eine robusteren Leistung in Aufgaben wie der Computer Vision erzielt wird und die Zuverlässigkeit und Effektivität in praktischen Anwendungsszenarien gesteigert wird.