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通过动态数据集策划实现高效的自监督学习以进行地球观察
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种动态数据集修剪策略，以解决自监督学习在地球观察中的数据集策划不足问题，提升预训练数据集的多样性与平衡性，增强模型的迁移能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种动态数据集修剪策略。
- 该策略解决了自监督学习在地球观察中的数据集策划不足问题。
- 动态修剪提高了预训练数据集的多样性与平衡性。
- 研究结果表明，动态修剪能够提高计算效率和表示质量。
- 增强模型在多个下游任务中的转移能力。
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