Unsupervised domain adaptation: recent advances and future perspectives
Auteur :
Li, Jingjing / Zhu, Lei / Du, Zhekai
Éditeur :
Springer Verlag, Singapore
ISBN :
9789819710270
Date de publication :
23 avr. 2025
Dimensions :
23,5 x 15,5 cm
Langue :
Anglais
Pays d'origine :
Singapour
Unsupervised domain adaptation (UDA) is a challenging problem in machine learning where the model is trained on a source domain with labeled data and tested on a target domain with unlabeled data.