“领域转移/域偏移”:指模型、数据或现象从一个“领域”(如训练数据的分布、使用场景、语体或学科范围)转到另一个领域时,由于分布或背景条件变化而导致表现、含义或规律发生偏差的情况。常见于机器学习、计算机视觉、语言学与统计分析等语境。(也可泛指“研究/应用范围的转变”。)
/dəˈmeɪn ʃɪft/
The model performs well on the training set, but it struggles after a domain shift.
这个模型在训练集上表现很好,但发生领域转移后就变得吃力。
Because of domain shift between hospital scanners, the system must be adapted before deployment across clinics.
由于不同医院扫描设备带来的领域差异,该系统在跨诊所部署前必须先进行适配。
domain 意为“领域、范围”,源自拉丁语 dominium(所有权、统治权,引申为管辖范围);shift 意为“转变、移动”。合起来的 domain shift 字面即“领域的转变”,在近几十年的数据科学与机器学习语境中固定化,用来强调“数据分布/场景条件变化”对结论或模型性能的影响。