Subdomänenanpassung

Subdomänen-Adaptierung ist eine maschinelles Lernverfahren, das darauf abzielt, die Leistung von Modellen in spezifischen Subdomänen durch die Nutzung von Daten aus einer Quelldomäne und einer kleinen Menge an Daten aus der Ziel-Domäne zu verbessern. Ihr Ziel ist es, die Verteilungsunterschiede zwischen verschiedenen Subdomänen zu verringern, um die Generalisierungs- und Anpassungsfähigkeit des Modells zu steigern. In praktischen Anwendungen kann Subdomänen-Adaptierung effektiv Probleme bei der Datenschiefe zwischen Domänen lösen und die Robustheit und Praktikabilität von Modellen in neuen Umgebungen erhöhen. Sie wird in Bereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung und der Computer Vision weit verbreitet eingesetzt.