Wildly Unsupervised Domain Adaptation

L'adaptation de domaine non supervisée de manière sauvage (WUDA) fait référence à un scénario où les données du domaine source sont associées à des étiquettes bruyantes et où les données du domaine cible sont entièrement non étiquetées. Grâce aux méthodes d'apprentissage par transfert, le WUDA vise à transférer efficacement les connaissances du domaine source vers le domaine cible afin d'améliorer la performance des tâches dans ce dernier. Cette technique est conçue pour résoudre le problème des différences de distribution entre les domaines et renforcer la capacité de généralisation du modèle dans de nouveaux environnements, ce qui la rend particulièrement précieuse pour les applications pratiques.