深層学習モデルの精度がドメインシフトに影響される主な理由は、訓練データとテストデータ間の分布差異に起因します。通常、ソースドメインで訓練されたモデルは、ターゲットドメインで遭遇する新しい特性やパターンに対応する能力が制限されます。このような分布の不一致は、モデルが新しいターゲットドメインで正確な予測を行うことを妨げ、性能低下を引き起こす可能性があります。特にRF信号などの時系列データでは、さまざまな要因（例：非定常性や周囲環境/ネットワーク設定の変化）から生じる領域固有の特徴やバリエーションが存在し、これらは深層学習アプローチにおける課題となります。