ソースフリードメインアダプテーション

ソースフリー・ドメイン適応（Source-Free Domain Adaptation: SFDA）は、機械学習およびコンピュータビジョンの分野におけるドメイン適応手法の一つで、ソースドメインのデータにアクセスせずに、事前学習済みモデルを新しいターゲットドメインに適応させることが目的です。このアプローチは、プライバシー問題、大量のデータ、または所有権制限によりソースデータを共有できないシナリオにおいて、特に有効であり、モデルの汎化性能と新しい環境でのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。