情感识别模型的跨域泛化评估：领域差异度量与自适应提升？ 热门官方

回答：跨域泛化评估需度量源域（如实验室数据）与目标域（如真实场景数据）的差异，并提升模型适应性：①领域差异度量：用MMD（最大均值差异）度量源域与目标域的特征分布差异（如实验室面部表情特征与目标域特征的MMD=0.5，差异较大），或用CORAL（相关对齐）度量二阶统计量（协方差）差异；②无监督域自适应：用对抗训练（如ADDA）学习域不变特征，通过对抗损失（判别器无法区分源域/目标域特征）迫使模型提取跨域共有的情感特征，在实验室→真实场景的跨域任务中，准确率从50%提升至70%；③弱监督域自适应：利用目标域的无标签数据（如真实场景视频无情感标注），通过自训练（用源域模型预测目标域伪标签，筛选高置信度样本微调模型）或半监督学习（如FixMatch），准确率进一步提升至78%；④领域泛化：训练时不访问目标域数据，通过元学习（如DomainBed框架）学习“跨域适应”能力，在未见过的目标域（如户外光照场景）上准确率达65%，较传统模型提升30%。