Wildly Unsupervised Domain Adaptation

Wildly Unsupervised Domain Adaptation (WUDA) bezieht sich auf ein Szenario, bei dem die Daten des Quelldomains mit verrauschten Labels vorliegen und die Daten des Zieldomains vollständig ungelabelt sind. Durch Transfer-Lernmethoden strebt WUDA an, Wissen effektiv vom Quelldomain in den Zieldomain zu übertragen, um die Leistung von Aufgaben im Zieldomain zu verbessern. Diese Technik ist darauf ausgelegt, das Problem der Verteilungsunterschiede zwischen Domains anzugehen und die Generalisierungsfähigkeit des Modells in neuen Umgebungen zu erhöhen, was sie für praktische Anwendungen hochgradig wertvoll macht.