2.2 领域适应 (Domain Adaptation) 简介

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2.2 领域适应 (Domain Adaptation) 简介 2.2 领域适应 (Domain Adaptation) 简介在机器学习的实际应用中，我们经常面临一个核心挑战：模型在训练数据上表现出色，但在实际部署时，由于数据分布的变化，性能却大幅下降。这种现象被称为领域漂移 (Domain Shift)。例如，一个在标准图像数据集（如ImageNet）上训练的图像分类模型，在面对医学影像或卫星遥感图像时，其识别准确率可能远低于预期。领域适应 (Domain Adaptation, DA) 正是为了解决这一问题而生的一种迁移学习技术。 2.2.1 什么是领域适应？