虹膜识别中的领域自适应：解决训练集与测试集分布差异问题

在传统的虹膜分类研究中，我们通常假设训练集和测试集分布一致，并在训练集上训练模型，在测试集上进行测试。然而，在实际应用中，测试场景往往不可控，测试集和训练集之间存在显著的分布差异，这会导致过拟合问题，模型在测试集上的表现不佳。

当训练集和测试集分布不一致时，例如更换设备、终端用户以及大量未见过的美瞳类型，可以通过迁移学习技术实现快速（敏捷）部署。领域自适应（Domain Adaptation）是迁移学习中的一种代表性方法，指的是利用信息丰富的源域样本提升目标域模型的性能。源域（source domain）表示与测试样本不同的领域，但拥有丰富的监督信息；目标域（target domain）表示测试样本所在的领域，缺少标签或仅有少量标签。源域和目标域通常属于同一类任务，但分布不同。