什么是域适应

域适应是指在不同的数据集或环境中，通过一些技术手段使得模型的性能能够适应新的数据集或环境。在机器学习领域中，域适应技术可以用于解决数据集分布不匹配、特征空间不同、标签空间不同等问题，从而提高模型的泛化能力和实际应用效果。常见的域适应技术包括迁移学习、领域自适应、领域间对抗学习等。

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