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AdaptGCD：用于广义类别发现的多专家适配器调优
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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
本研究提出了一种新方法AdaptGCD，旨在解决半监督学习在新类别处理中的局限性。通过多专家适配器结构，显著提升了广义类别发现任务的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法AdaptGCD，旨在解决半监督学习在新类别处理中的局限性。
- AdaptGCD通过引入适配器调优来改善广义类别发现任务的性能。
- 多专家适配器结构有效地平衡了预训练模型的泛化能力与任务适应性。
- 在七个广泛使用的数据集上展示了显著的性能提升。
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