ドメイン適応（Domain Adaptation）による実環境と学習データのギャップ解消技術

ドメイン適応（Domain Adaptation）による実環境と学習データのギャップ解消技術とは

ドメイン適応（Domain Adaptation）による実環境と学習データのギャップ解消技術とは、機械学習モデルが学習に用いたデータ（ソースドメイン）と、実際に適用される環境のデータ（ターゲットドメイン）との間に存在する統計的な分布の差異（ドメインギャップ）を解消し、モデルの汎化性能を向上させるための技術です。特に、AI画像認識において、学習データと実環境の画像の質や条件が異なることで生じる精度不足の課題に対処するために重要視されています。この技術は、異なるドメイン間でもモデルが安定した性能を発揮できるよう、データや特徴表現を調整する手法を含みます。

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