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多目标领域自适应的无需训练模型合并
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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
本文提出了一种数据无关的知识融合方法，通过合并模型并引导最小化预测差异的权重，将不同训练数据集上的个别模型合并为一个模型，以在所有数据集领域都表现良好并可以推广到域外数据。该方法在电池评估中明显优于基线方法，并且是一种有前途的替代多任务学习的方法，可以在不访问训练数据的情况下保留或提高个别模型的性能。模型合并比训练多任务模型更高效，适用于更广泛的情况。
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关键要点
- 提出了一种数据无关的知识融合方法。
- 通过合并模型并引导最小化预测差异的权重，将不同训练数据集上的个别模型合并为一个模型。
- 该方法在所有数据集领域表现良好，并可以推广到域外数据。
- 在电池评估中明显优于基线方法，如Fisher加权平均或模型集成。
- 该方法是一种有前途的替代多任务学习的方法。
- 可以在不访问训练数据的情况下保留或提高个别模型的性能。
- 模型合并比训练多任务模型更高效，适用于更广泛的情况。
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