Quellenfreie Domänenanpassung

Source-Free Domain Adaptation (SFDA) ist eine Methode der Domänenanpassung im Bereich des maschinellen Lernens und der Computer Vision. Sie zielt darauf ab, vorab trainierte Modelle auf eine neue Ziel-Domäne anzupassen, ohne auf Daten der Quell-Domäne zugreifen zu können. Dieser Ansatz hat erhebliche Vorteile in Szenarien, in denen Quelldaten aufgrund von Datenschutzproblemen, großen Datenvolumen oder proprietären Einschränkungen nicht geteilt werden können. Dadurch wird die Generalisierung und Leistung des Modells in neuen Umgebungen effektiv verbessert.