训练数据分布与实际部署场景数据分布之间的系统性差异,是迁移学习和AI工程落地中的核心挑战之一,可通过MMD和FID等指标量化测量。
域偏移(Domain Shift)问题指模型在训练数据上表现优异,但部署到新环境后大幅退化