ドメイン適応

あるドメインでトレーニングされたモデルを、別の関連ドメインでも動作するように調整する機械学習の手法。

Definition

特徴調整、敵対的ドメイン分類器、または小さなターゲットドメインのラベル付きサンプルの微調整などの方法により、ソース(トレーニング)ドメインとターゲット(展開)ドメイン間の分布の変化に対応します。適切なガバナンスには、適用後のモデルを保留中のターゲットデータに基づいてベンチマークし、重要なサブグループで劣化がないことを確認することが含まれます。

Real-World Example

米国英語のアクセントでトレーニングされた音声認識モデルは、わずか10時間の英国アクセント録音を使用して英国英語に適合しています。エンジニアは敵対的領域適応を適用して特徴空間の位置合わせを行い、ゼロから再トレーニングしなくても英国のテストセットでの単語誤り率を 30% 改善しました。