도메인 일반화

도메인 일반화(DG)는 하나 또는 여러 개의 훈련 도메인에서 학습하여 새로운 도메인에서도 적용할 수 있는 도메인 독립적인 모델을 추출하는 기술을 말합니다. 이 기술의 핵심 목표는 대상 도메인 데이터에 접근하지 않고도 새로운 환경에서 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것입니다. 이를 통해 모델의 견고성과 적응성을 강화할 수 있습니다. DG는 교차 데이터셋 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 다중 도메인 응용 시나리오에서 큰 가치를 가지고 있으며, 새로운 데이터를 라벨링할 필요성을 줄이고 시스템의 실용성과 효율성을 향상시키는 데 효과적입니다.