基于概念的无监督领域适应

本研究解决了概念瓶颈模型在域转移下性能下降的问题，提出了基于概念的无监督领域适应（CUDA）框架。CUDA通过对抗训练对齐跨域概念表示，并引入松弛阈值来允许小的领域特定差异，从而增强了模型的鲁棒性，并实现了在目标领域中直接推断概念。实验结果表明，该方法在真实数据集上显著优于现有的最佳概念瓶颈模型和领域适应方法。

本研究提出了一种基于概念的无监督领域适应（CUDA）框架，旨在解决概念瓶颈模型在领域转移中的性能下降问题。通过对抗训练和松弛阈值，CUDA提高了模型的鲁棒性，实验结果表明其在真实数据集上的表现优于现有方法。

实验结果 对抗训练 无监督 无监督领域适应 概念瓶颈 鲁棒性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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