文档摘要

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。 会员。《2.2 领域适应 (Domain Adaptation) 简介》收录于灏天文库文集《迁移学习与Fine-tuning实战》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22792。

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