Domain Adaptation

ドメイン適応は、異なるデータ分布間でモデルを調整するタスクを指します。その主な目的は、機械学習モデルがターゲットドメインに一般化し、ソースドメインとターゲットドメインの間の分布の違いを効果的に処理できるようにすることです。これにより、新しい環境でのモデルの性能と堅牢性が向上します。この技術はクロスドメインデータ応用において重要な価値を持ち、画像認識や自然言語処理などの分野で広く活用されています。