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跨域视线估计的广义标签偏移视角
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内容提要
本研究提出了一种广义标签偏移（GLS）方法，以解决跨域视线估计中的领域偏移问题。通过重要性重加权策略，实验结果表明该方法在不同模型上具有良好的泛化能力。
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关键要点
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本研究提出了一种广义标签偏移（GLS）方法。
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该方法旨在解决跨域视线估计中的领域偏移问题。
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引入了一种基于截断高斯分布的重要性重加权策略。
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该策略解决了标签偏移校正中的连续性挑战。
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实验结果表明该方法在不同模型上具有良好的泛化能力和应用性。
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