2025 W02 探索 Domain Generalization
最近因為工作需求，我研究了許多有關如何讓模型在不同領域中都能穩定表現的技術與方法。今天想與大家分享我的整理，希望能帶給你們一些啟發！
▋什麼是 Domain Shift？
在監督式學習中，我們通常會收集大量資料與對應標籤，例如數字辨識任務會收集 0~9 的手寫數字影像。然而，現實世界的數據往往充滿多樣性，文字可能具有不同的顏色、紋理，甚至拍攝角度，如下圖所示。這些變化導致了Domain Shift，即資料分布的改變，進而影響模型的表現。
▋人類 vs. 機器：你能認出所有的變化嗎？
對我們人類來說，識別風格各異的物品是輕而易舉的事。相信你一眼就能認出不同的風格，甚至不用太多額外的解釋。然而，這對機器卻是巨大的挑戰。
如何讓機器像人類一樣，在陌生情境中也能保持準確？
這正是目前人工智慧的一大研究方向。
▋什麼是 Domain Generalization？
簡單來說，Domain Generalization（領域泛化）是一種讓模型具備「未卜先知」能力的技術。在沒有見過目標域（Target Domain）的情況下，模型透過僅使用訓練域（Source Domains）的資料進行學習，達成在未知域上的良好表現。
一個簡單的例子：
- 訓練資料：白天拍攝的街景（Source Domain）。
- 測試資料：夜晚或多霧環境的街景（Target Domain）。
▋ 應用場景
- 自駕車影像處理
訓練資料可能來自晴天的道路影像，但目標是應對雨天或夜間的情況。 - 醫療影像分析
訓練資料來自特定醫院的掃描影像，但測試資料可能來自另一家醫院，影像風格可能不同。這對跨醫院的診斷系統尤其重要。 - 農業檢測
訓練資料可能是不同地區的作物影像，目標是讓模型適應全新地區或季節的作物變化。
▋如何做？
為了實現 Domain Generalization，研究者提出了許多技術方法，包括：
- 領域對齊（Domain Alignment）
- 元學習（Meta-Learning）
- 數據增強（Data Augmentation）
- 集成學習（Ensemble Learning）
- 自監督學習（Self-Supervised Learning）
- 學習解耦表示（Learning Disentangled Representations）
- 正則化策略（Regularization Strategies）
- 強化學習（Reinforcement Learning, RL）
儘管方法多樣，如何在不犧牲準確度的前提下，讓模型平衡不同域之間的特性，依然是 Domain Generalization 的一大技術瓶頸。
我整理了一篇分析這些方法原理與應用的文章，將在下週電子報分享！如果覺得今天的內容有幫助，歡迎轉發給朋友，一起探索這個有趣的主題！
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參考資料：
— Peter