研究によると、モデルが極端なドメインシフトに対しても頑健に機能するかどうかは、そのモデルがどれだけ異なる環境や構造に適応できるかに依存します。一般的に、モデルが異なるドメインや特性を持つデータでトレーニングされるほど、そのモデルはより広範囲の環境に適用できる可能性が高くなります。
密集した熱帯林などの極端な環境においても、適切に多様なデータでトレーニングされたモデルは、一般化能力を維持する可能性があります。ただし、極端なドメインシフトがある場合、モデルの性能には影響が出る可能性があります。そのため、より広範囲のデータセットを使用してモデルをトレーニングし、異なる環境においても頑健性を確保することが重要です。