O que significa "SFDA"?
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SFDA significa Adaptação de Domínio Sem Fonte. É um método usado em aprendizado de máquina que ajuda os modelos a se saírem melhor em novas situações sem precisar de dados da fonte original de onde aprenderam. Isso é super útil em áreas como imagem médica, onde os dados originais podem não estar disponíveis por causa de problemas de privacidade.
Como Funciona o SFDA?
No SFDA, um modelo é treinado com dados rotulados de uma área (a fonte) e depois precisa trabalhar com dados não rotulados de outra área (o alvo) sem ter acesso aos dados da fonte. O método foca em fazer o modelo se adaptar aos novos dados usando características e informações aprendidas durante seu treinamento inicial.
Técnicas Usadas no SFDA
Alinhamento de Características: Essa parte garante que os aspectos chave dos dados do alvo combinem com o que o modelo entendeu da fonte. Ajuda o modelo a alinhar o que sabe com o que vê nos novos dados.
Aprendizado Contrastivo: Essa técnica ajuda o modelo a aprender as diferenças e semelhanças nos dados do alvo. Foca em refinar a representação dos dados do alvo para torná-los mais claros e organizados.
Combinando essas técnicas, o SFDA visa melhorar o desempenho dos modelos ao lidar com novos dados sem precisar de dados originais da fonte.