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Transfer Learning of Surrogate Models: Integrating Domain Transformation and Affine Transformation
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内容提要
本研究提出了一种新方法，结合未知输入变换和不确定仿射变换，以解决代理模型在迁移到新任务时对大量数据的需求。研究表明，利用少量目标任务数据优化这些变换，迁移学习效果显著优于原始代理模型，尤其在数据稀缺情况下表现突出。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，结合未知输入变换和不确定仿射变换。
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该方法旨在解决代理模型在迁移到新任务时对大量数据的需求。
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研究表明，利用少量目标任务数据优化这些变换，迁移学习效果显著优于原始代理模型。
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在数据稀缺情况下，该方法表现尤为突出。
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