本研究提出了一种算法,通过调整预训练分布的算法来适应目标测试条件。该算法优先计算在训练点上的梯度,从而改善目标分布上的损失。经验证实,在某些情况下,这种方法比现有的领域适应性策略更加有益。进一步的研究可以解决当前的限制。
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