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应对频率简单性偏见学习以实现领域泛化
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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
本文提出了一种领域自适应方法，通过无监督训练样本中的领域信息构建模型，提升未见领域的预测能力。该方法在多个领域泛化基准上表现优异，并引入了大规模基准Geo-YFCC，实现了显著优化。
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关键要点
- 提出了一种基于领域自适应的方法。
- 利用无监督训练样本中的领域信息作为辅助信息。
- 采用学习的鉴别性领域嵌入构建领域自适应模型。
- 该模型用于未见领域的预测任务。
- 在各种领域泛化基准上实现了最先进的性能。
- 引入了首个现实世界的大规模领域泛化基准Geo-YFCC。
- 相对于现有方法，该方法在Geo-YFCC数据集上实现了显著优化。
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