Введение Глубокая сеть добилась выдающихся результатов в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание изображений и обнаружение объектов. Однако в большинстве случаев классификатор, обученный на конкретном наборе данных, плохо обобщается в любом новом наборе данных, это явление известно как проблема сдвига данных. Чтобы решить эту проблему смещения данных, мы узнаем, как работает адаптация данных — включите или адаптируйте модель для хорошего обобщения как в исходной, так и в..