यह शोधपत्र प्रशिक्षण और परिनियोजन परिवेशों के बीच वितरणात्मक भिन्नताओं के कारण वास्तविक-विश्व परिदृश्यों में गहन मॉडलों के परिनियोजन की चुनौतियों का समाधान करता है। हालाँकि पारंपरिक परीक्षण-समय अनुकूलन (TTA) ने स्रोत डेटा तक पहुँच के बिना मॉडलों को तत्काल अनुकूलित करने का एक आशाजनक समाधान प्रस्तुत किया है, लेकिन वास्तविक-विश्व परिवेशों में सामान्यतः पाए जाने वाले जटिल और मिश्रित वितरणात्मक भिन्नताओं (कई अव्यक्त डोमेनों का सह-अस्तित्व) के अंतर्गत इसकी प्रभावशीलता काफ़ी कम हो जाती है। ऐसी अंतर्निहित विविधता के अंतर्गत अनुकूलन, विशेष रूप से लेबल रहित और ऑनलाइन परिवेशों में, एक अनसुलझी चुनौती बनी हुई है। इस शोधपत्र में, हम मिश्रित वितरणात्मक भिन्नताओं के अंतर्गत TTA का अध्ययन करते हैं और पारंपरिक समरूप अनुकूलन प्रतिमान से आगे बढ़ते हैं। हम आवृत्ति-क्षेत्र के दृष्टिकोण से TTA पर पुनर्विचार करते हैं, और देखते हैं कि वितरणात्मक विविधता अक्सर फूरियर स्पेस में प्रकट होती है (उदाहरण के लिए, उच्च-आवृत्ति घटक डोमेन-विशिष्ट भिन्नताओं को व्यक्त करते हैं)। यह हमें उच्च-आवृत्ति बनावट संकेतों का उपयोग करके डोमेन-जागरूक पृथक्करण करने की अनुमति देता है, जिससे विविध भिन्नता पैटर्नों को संभालना आसान हो जाता है। इस उद्देश्य के लिए, हम एक आवृत्ति-आधारित वितरित अनुकूलन ढाँचा, FreDA, प्रस्तावित करते हैं। FreDA वैश्विक रूप से विषम डेटा को आवृत्ति क्षेत्र में स्थानीय रूप से समरूप घटकों में विघटित करता है और वितरित शिक्षण और संवर्द्धन रणनीतियों का उपयोग करके जटिल, विकसित होते परिवर्तनों के साथ मजबूती से अनुकूलन करता है। विविध वातावरणों (क्षतिग्रस्त, प्राकृतिक और चिकित्सा) में व्यापक प्रयोगों से पता चलता है कि प्रस्तावित ढाँचा अत्याधुनिक तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
