Unsupervised Domain Adaptation

Unsupervised Domain Adaptation ist ein Lernrahmen, der darauf abzielt, Wissen, das aus einer großen Anzahl von etikettierten Trainingsbeispielen im Quellbereich gelernt wurde, auf den Zielbereich zu übertragen, der nur unetikettierte Daten enthält. Diese Methode verbessert die Generalisierungsfähigkeit des Modells in neuen Umgebungen, indem sie die Verteilungsunterschiede zwischen Quell- und Zielbereich reduziert. Dadurch wird sie für verschiedene Anwendungen hoch geschätzt.