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DA-Net：多源跨语言迁移学习的解缠和自适应网络
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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，实现无监督域适应和源自由部署。算法通过增强模型在采购阶段拒绝源外分布样本的能力，并在部署阶段通过实例级加权机制实现源自由自适应目标，具有卓越的域适应性能。
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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，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实例级加权机制。
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设计了一个统一的自适应算法，适用于各种范畴差异。
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该算法实现了卓越的域适应性能。
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