ドメイン適応
機械学習の技術の一つであり、ある領域で訓練されたモデルが異なるが関連する領域で機能するように適応されることを指します。
特徴量の整列、敵対的領域分類器、または小規模なターゲットドメインにラベル付けされたサンプルへの微調整などの手法を通じて、ソース（トレーニング）ドメインとターゲット（デプロイメント）ドメインの配布シフトに対処します。適切なガバナンスには、保持されたターゲットデータで適応モデルをベンチマークし、重要なサブグループでの劣化を確実に防止することが含まれます。
米国英語のアクセントで訓練された音声認識モデルは、わずか10時間のイギリス訛りの録音を使用して英国英語に適応されます。技術者は対敵領域適応を適用して特徴空間を整合させ、最初から再訓練することなく、英国のテストセットにおける単語誤認識率を30％改善しました。
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