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A Data-Efficient Multi-Source Transfer Learning Theoretical Framework Based on the Cramér-Rao Bound
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内容提要
本研究提出了一种基于克拉美-罗界限的多源迁移学习理论框架，以解决数据稀缺问题。通过优化样本量和引入泛化误差度量，开发了算法OTQMS，实验结果表明其在准确性和数据效率上优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种基于克拉美-罗界限的多源迁移学习理论框架，以解决数据稀缺问题。
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该框架通过优化样本量，确定每个源任务所需的最优样本量。
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引入符合交叉熵损失的泛化误差度量，以提高模型的性能。
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开发了算法OTQMS，实验结果表明其在准确性和数据效率上优于现有方法。
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