Généralisation de domaine semi-supervisée

La généralisation de domaine semi-supervisée est une approche d'apprentissage automatique visant à exploiter une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées pour améliorer la capacité de généralisation du modèle dans des domaines inconnus. Cette méthode optimise l'adaptabilité du modèle aux données de différents domaines en combinant des stratégies d'apprentissage supervisé et non supervisé, permettant ainsi d'obtenir des performances plus robustes dans des tâches telles que la vision par ordinateur, et d'améliorer la fiabilité et l'efficacité dans les scénarios d'application pratiques.