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SUMMIT: 单模型无源适应到多模态目标
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的两阶段学习过程，以实现无监督域适应并实现源自由部署。在采购阶段，通过利用现有的源数据，在新颖的生成分类器框架中增强了模型拒绝源外分布样本的能力；在部署阶段，通过使用命名为源相似度度量的新型实例级加权机制，提出了一个简单而有效的源自由自适应目标，以设计一个统一的自适应算法，该算法可在各种范畴差异下运作，并实现了卓越的域适应性能。
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关键要点
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该研究提出了一种新的两阶段学习过程。
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目标是实现无监督域适应和源自由部署。
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在采购阶段，利用现有的源数据增强模型拒绝源外分布样本的能力。
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在部署阶段，使用源相似度度量的新型实例级加权机制。
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提出了一个简单而有效的源自由自适应目标。
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设计了一个统一的自适应算法，能够在各种范畴差异下运作。
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实现了卓越的域适应性能。
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