「前のシフト」とはどういう意味ですか？

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事前シフトっていうのは、違う場所からデータを見るときにラベルやカテゴリの分布が変わることを指すんだ。モデルが特定のデータセットでトレーニングされると、そのデータにあるラベルに基づいてパターンを認識するようになる。でも、モデルを新しいエリアや状況に適用すると、見るラベルの種類がトレーニングされたときとは違うかもしれない。

この違いが問題を引き起こすことがあって、モデルが新しいラベルに基づいてアイテムを正確に特定したり分類したりできなくなることがある。これは、モデルが慣れた環境だけじゃなくて、ラベルが変わる新しい環境でもうまく機能するようにするのが難しいってことを示してるね。事前シフトを認識して対処することが、いろんな環境でモデルをもっと信頼できるものにするための鍵なんだ。