dnn adaptation

DNN adaptation（深度神经网络适应）是一种利用深度学习技术对现有模型进行优化和调整的方法，以提高其在特定任务上的性能。这种方法通常涉及到在现有的预训练模型基础上，通过微调、迁移学习或增量学习等技术，使模型能够更好地适应新的数据分布和任务需求。DNN adaptation 在许多领域都取得了显著的成功，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别和推荐系统等。通过这种方式，研究人员可以在有限的计算资源和数据条件下，快速地构建出高性能的定制模型，从而加速了人工智能技术的发展和应用。