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Improving the Generalization of Photometric Redshift Estimation Using Different Sources of Ground Truths and Transfer Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过结合光度和光谱的真实值，采用迁移学习方法，提升了红移预测的准确性，显著降低了偏差和均方根误差，增强了对更广泛星系群体的红移估计适用性。
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关键要点
- 本研究解决了传统机器学习模型在有限星系样本中建立红移预测的局限性。
- 通过结合来自光度和光谱的真实值，提出了一种新的模型训练方式。
- 采用迁移学习方法，有效减少了偏差和均方根误差。
- 研究结果表明，该方法提高了对更广泛星系群体的红移估计的适用性。
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