1. 什麼是 Domain Adaptation？

Domain Adaptation 可以看做是 Transfer Learning 的一種

• **Transfer Learning：**模型在 A 任務上學到的技能，可以被用在 B 任務上
• **Domain Adaptation：**在訓練資料的 domain 上學到的資訊，用到另外一個測試資料的 domain 上面

2. Domain Shift

domain shift 意思為訓練資料跟測試資料的分布不一樣，在訓練資料上訓練出來的模型，在測試資料上可能表現不好

• **Source Domain：**訓練資料
• **Target Domain：**測試資料

2.1. 輸入分布不同

訓練資料的數字是黑白的，但測試資料是彩色的，那麽正確率會下降

2.2 輸出分布不同

訓練資料每一個數字它出現的機率都一樣；但在測試資料中，每一個輸出的機率是不一樣的，有可能某一個數字的輸出機率特別大

2.3 輸入輸出的關係發生變化

舉例而言，左圖的訓練資料代表 0，但有可能在測試資料中是代表 1。較罕見