增强多路径传递课程的连续领域适应

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该论文介绍了一种新颖的连续域适应方法 W-MPOT，通过构建基于 Wasserstein 距离的源域和中间域的转移课程表，使用连续最优传送的修改版本在转移课程表中的多个有效路径上将源模型转移到目标域，引入双向路径一致性约束以减轻连续转移过程中累积映射误差的影响，在多个数据集上广泛评估 W-MPOT，在多次会话的阿尔茨海默 MR 图像分类中提高了 54.1％的准确性，并在电池容量估计中降低了...

该论文介绍了一种新颖的连续域适应方法W-MPOT，通过构建基于Wasserstein距离的转移课程表，将源模型转移到目标域，提高了阿尔茨海默MR图像分类的准确性，并降低了电池容量估计的MSE。

W-MPOT Wasserstein距离 电池容量估计 连续域适应方法 阿尔茨海默MR图像分类
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