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基于概念的无监督领域适应
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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。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于概念的无监督领域适应（CUDA）框架。
- CUDA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，CUDA对齐跨域概念表示。
- 引入松弛阈值允许小的领域特定差异，增强模型鲁棒性。
- CUDA实现了在目标领域中直接推断概念。
- 实验结果表明，CUDA在真实数据集上显著优于现有最佳方法。
