百科釋義
領域自適應是與機器學習和轉移學習相關的領域。 當我們的目標是從源數據分布中學習在不同（但相關）的目標數據分布上的良好性能模型時，就會出現這種情況。 例如，常見垃圾郵件過濾問題的任務之一在於使模型從一個用戶（源分發）適應到接收顯著不同的電子郵件（目標分發）的新模型。 注意，當有多個源分發可用時，該問題被稱為多源域自適應。
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