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学习可迁移的概念原型用于可解释的无监督领域自适应
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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
该文介绍了一种名为“可转移概念原型学习”的方法，能够同时解释和改进无监督领域适应中的知识转移和决策过程，并通过学习可转移原型和设计自预测一致的伪标签策略来减小领域差距。
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关键要点
- 提出了一种名为“可转移概念原型学习（TCPL）”的方法。
- 该方法能够解释和改进无监督领域适应中的知识转移和决策过程。
- 通过学习可转移原型和设计自预测一致的伪标签策略来减小领域差距。
- 综合实验表明，该方法提供有效而直观的解释。
- 该方法在性能上超越了先前的最新技术。
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