Definition
ドメイン適応は、トレーニングデータとテストデータが異なる分布に従っているという課題に対処します。ラベル付きのソースドメインとラベルなし（または限られたラベル）のターゲットドメインの間で特徴表現を整合させることで、モデルの汎化性能を高めます。
Summary
ソースドメインからの知識を活用し、ターゲットドメインでのモデル性能を向上させる機械学習手法。
Key Concepts
- ソースドメイン
- ターゲットドメイン
- 分布シフト
- 特徴量アライメント
Use Cases
- 異なるスキャナータイプ間の医療画像変換
- 異なるアクセントへの音声認識の適応
- クロスプラットフォーム推薦システム