Domänenanpassung
Eine Technik im maschinellen Lernen, bei der ein in einem Bereich trainiertes Modell angepasst wird, um in einem anderen, aber verwandten Bereich zu funktionieren.
Adressiert Verteilungsschübe zwischen Quell- (Training) und Ziel- (Bereitstellungs)domänen durch Methoden wie Feature-Ausrichtung, gegnerische Domänenklassifizierer oder Feinabstimmung an kleinen, im Zielbereich gekennzeichneten Stichproben. Eine ordnungsgemäße Governance umfasst das Benchmarking angepasster Modelle auf zurückgehaltener Zieldaten und die Sicherstellung, dass keine Verschlechterung in kritischen Untergruppen erfolgt.
Ein auf US-amerikanische Akzente trainiertes Spracherkennungsmodell wird für britisches Englisch angepasst, indem nur 10 Stunden britischer Akzentaufzeichnungen verwendet werden. Ingenieure setzen die adversarial Domain-Adaptation ein, um die Merkmalsräume auszurichten, wodurch die Wortfehlerrate in britischen Testsets um 30% verbessert wird, ohne von Grund auf neu zu trainieren.
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