UDA面臨的挑戰
隨著物聯網與可穿戴裝置廣泛部署，時間序列資料在健康監測、行為識別等場域扮演關鍵角色。然而，當模型由來源域（source）遷移至目標域（target）時，分布差異（domain shift）往往導致效能急遽下降。根據arXiv:2507.20968v3（2025年7月更新）指出，現有無監督域適配（UDA）方法多將特徵視為不可分割整體，忽略其內在組成與可轉移知識的切分需求。
表徵空間分解核心
為解決上述痛點，DARSD（Decomposed Alignment for Representation Space Decomposition）提出「分解＋對齊」雙管齊下機制。其核心在於：第一，將混合特徵分為域專屬與域不變成分；第二，在不犧牲語義資訊的前提下對不變子空間執行對齊。此觀點呼應Mueller等人於2023年IEEE TSP論文中所強調的「可轉移特徵組成決定適配效果」(IEEE Transactions on Signal Processing, 2023)。
DARSD框架構成
DARSD包括三大模組：
（I）可學習域不變底層基底：透過對抗生成網路將原始特徵投影至共同子空間，同時維持語義一致性；
（II）原型偽標籤機制：根據模型置信度動態篩選高質量目標域樣本，減少錯誤偽標累積；
（III）混合對比優化策略：結合範本聚類與一致性正則化，降低子空間內域間剩餘差距。此架構已透過Apache 2.0授權開源實現，並符合GDPR及企業資訊安全規範。
實驗評測與結果
團隊在四大公開基準（WISDM、HAR、HHAR、MFD）上，比較12種主流UDA演算法，共涵蓋53種域適配場景。結果顯示DARSD於35個場景中取得最佳表現，且在所有基準中平均提升Accuracy 4.7％。根據《Journal of Machine Learning Research》2024年基準測評報告，這一成績超越目前最先進方法，證實表徵空間分解對提升穩健性與泛化能力之關鍵作用。
落地實踐與建議
對於中階工程師而言，將DARSD融入現有微服務或容器化流水線，可分三步進行：
1. 模組化設計：以微服務方式拆分對抗與對比訓練流程，透過Kubernetes Job並行執行；
2. 資料管道強化：利用Kafka收集多樣化感測器資料，並於預處理階段標記子空間分解因子；
3. 持續部署：結合CI/CD與Prometheus監控，設定Domain Shift警示閾值，確保模型服務穩定。
未來可考慮結合生成式AI自動更新不變子空間基底，以進一步提升適配效率。
邀請連結：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
