サブドメイン適応

サブドメイン適応は、特定のサブドメインでのモデル性能を向上させるための機械学習技術です。この手法では、ソースドメインからのデータとターゲットドメインからの少量のデータを活用します。その目的は、異なるサブドメイン間の分布の違いを減らし、モデルの汎化能力和と適応性を高めることです。実際の応用では、サブドメイン適応がクロスドメインのデータシフト問題を効果的に解決し、新しい環境でのモデルの堅牢性と実用性を向上させることができます。自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野で広く使用されています。