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领域适应学习：改进损失函数组合的组织学图像无监督适应
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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
本文综述了医学影像中最新的深度无监督领域自适应技术，将其分类为六组，并根据不同任务进行了子分类。同时讨论了用于评估不同领域之间差异的研究中使用的相应数据集。最后，提供了未来研究方向的见解和讨论。
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关键要点
- 深度学习在医学影像中表现出色，但主要集中在有监督学习上。
- 无监督领域自适应技术旨在将知识从有标签领域转移到无标签领域。
- 本文综述了最新的深度无监督领域自适应方法，并将其分为六组。
- 根据不同任务，对无监督领域自适应方法进行了精细的子分类。
- 讨论了用于评估不同领域之间差异的相关数据集。
- 提供了对新兴领域的讨论和未来研究方向的见解。
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