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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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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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