Adaptation de sous-domaine

L'adaptation de sous-domaine est une technique d'apprentissage automatique visant à améliorer les performances d'un modèle sur des sous-domaines spécifiques en utilisant des données d'un domaine source et une petite quantité de données du domaine cible. Son objectif est de réduire les différences de distribution entre les différents sous-domaines, ce qui améliore la généralisation et l'adaptabilité du modèle. Dans les applications pratiques, l'adaptation de sous-domaine peut efficacement résoudre les problèmes de décalage de données inter-domaines, augmentant ainsi la robustesse et la pertinence des modèles dans de nouveaux environnements. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.