ユニバーサルドメインアダプテーション

ユニバーサルドメインアダプテーションは、ソースドメインとターゲットドメインのデータ分布の違いを解決することを目指した機械学習技術です。この手法は、転移学習を用いて未見のターゲットドメインでも良好な汎化性能を維持させることができます。コンピュータビジョンの分野では、この技術がモデルのクロスドメイン認識能力を効果的に向上させ、実世界の応用シナリオにおける堅牢性と適応性を高めることで、非常に実用的な価値を持っています。