Adaptation de domaine en ligne

L'adaptation de domaine en ligne fait référence au processus d'apprentissage et d'ajustement continu des paramètres du modèle pendant son déploiement réel, afin d'optimiser les performances dans de nouveaux environnements, en ciblant des décalages de domaine imprévisibles et non définis. Cette méthode vise à améliorer la généralisation et l'adaptabilité en temps réel des modèles, garantissant leur efficacité et précision dans des scénarios d'application dynamiques et changeants. L'adaptation de domaine en ligne est d'une grande importance pour renforcer la robustesse et la praticité des systèmes d'apprentissage automatique et est largement utilisée dans le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et d'autres domaines.