半教師付きドメイン汎化

半教師ありドメイン汎化（Semi-Supervised Domain Generalization）は、限られた量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを活用して、未見のドメインでのモデルの汎化能力を向上させる機械学習手法です。この方法では、教師あり学習と非教師あり学習の戦略を組み合わせることで、モデルの異なるドメインデータへの適応性を最適化し、コンピュータビジョンなどのタスクにおいてより堅牢な性能を達成します。実際のアプリケーションシナリオにおける信頼性と効果性も向上させます。