Was bedeutet "Kontextwechsel"?

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Kontextverschiebung bezieht sich auf die Veränderungen in der Umgebung oder Situation, in der ein Modell arbeitet. Wenn ein Modell auf einem bestimmten Set von Bedingungen trainiert wird, kann es schlecht abschneiden, wenn sich diese Bedingungen ändern.

Zum Beispiel, wenn ein Modell lernt, Objekte in einem Park zu erkennen und dann diese gleichen Objekte in einem anderen Setting, wie einem Strand, sieht, könnte es Probleme bekommen. Das passiert, weil das Modell gelernt hat, Objekte mit bestimmten Hintergründen oder Szenen zu verknüpfen.

Im Video-selbstüberwachtem Lernen kann Kontextverschiebung beeinflussen, wie gut das Modell die Handlung oder die gezeigten Objekte im Video versteht. Wenn sich der Kontext zu stark ändert, kann das Modell möglicherweise nicht erkennen, was es erkennen soll. Das ist wichtig zu bedenken, da Modelle robust und anpassungsfähig an verschiedene Situationen sein müssen, um in der realen Welt nützlich zu sein.