Transfer learning

Doménová adaptace

Doménová adaptace je skupina metod, které upravují model naučený na zdrojové doméně tak, aby fungoval v cílové doméně s odlišným rozdělením dat, ale príbuznou úlohou. Cílová doména může mít málo štítků nebo být zcela neoznačená. Metody zahrnují vážení příkladů, zarovnání reprezentací, adversariální učení doménovo invariantných znaků, self training a jemné doladení. Úspěch předpokládá, že mezi doménami existuje prenositelná struktura a že adaptace nezakryje rozdíly důležité pro bezpečnost.

Poslední odborná revize
7. srpna 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-D-21

Odborná definice

Odborná definice

Doménová adaptace je skupina metod, které upravují model naučený na zdrojové doméně tak, aby fungoval v cílové doméně s odlišným rozdělením dat, ale príbuznou úlohou. Cílová doména může mít málo štítků nebo být zcela neoznačená. Metody zahrnují vážení příkladů, zarovnání reprezentací, adversariální učení doménovo invariantných znaků, self training a jemné doladení. Úspěch předpokládá, že mezi doménami existuje prenositelná struktura a že adaptace nezakryje rozdíly důležité pro bezpečnost.

Srozumitelné vysvětlení

Srozumitelné vysvětlení

Model na kontrolu výrobků se může naučit z fotografií z laboratória, ale v továrni jsou jiné kamery, svetlo a pozadí. Místo kompletného označení nového datasetu se doménová adaptace snaží zachovat vědomosti o chybě a odfiltrovat rozdíly spůsobené prostredím. To však funguje pouze tehdy, když se cíl úlohy nezmenil. Pokud se v nové továrni objavují jiné typy porúch, násilné zarovnání domén může tyto rozdíly skrýt a zhoršit detekci právě tam, kde je nejvíce potřebná.

Časté otázky

Časté otázky

Jak se doménová adaptace liší od transfer learningu?

Transfer learning je širší pojem. Doménová adaptace se zvlášť zameriava na stejnou nebo príbuznou úlohu při rozdielnych distribúciách zdrojové a cílové domény.

Co je unsupervised domain adaptation?

Zdrojová doména má štítky, cílová ne. Model využívá neoznačené cílové data na zarovnání reprezentací nebo vytvoření pseudo štítků.

Kdy může nastat negative transfer?

Když zdrojové vědomosti nejsou pro cíl vhodné nebo metoda přenese zkreslení. Výkon je potom horší než u modelu učenom pouze z cílových dat.

Jak se adaptace hodnotí bez velkého cílového datasetu?

Je třeba vytvořit aspoň nezávislou, reprezentatívnu a ručně označenou cílovou testovaci vzorek. Bez ní nelze spolehlivě potvrdit přenos výkonu.

Je překlad jazyka příkladem doménové adaptace?

Může být, pokud se stejný prekladový model přizpůsobuje právnym, medicínskym nebo hovorovým textem s odlišnou slovnou zásobou a štýlom.

Související pojmy

Související pojmy

Zdroje a redakční stopa

Zdroje a redakční stopa

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.