描述一下“跨域学习”是什么，以及在训练模型时为什么要使用它。跨域学习是一种机器学习技术，其目的是在不同领域或不同任务之间共享知识。这种方法尝试从已有的领域或任务中学习知识，并用它来改善对新领域或任务的处理能力。
在训练模型时，跨域学习可用于增加模型的泛化能力，避免过度拟合，并提高模型的性能。通过让模型在多个相关域中学习，跨域学习可以帮助模型更好地理解数据的共性和差异，并且能够更快地学习和适应新领域或新任务。