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无监督领域适应结构搜索与自我训练用于地表覆盖图制作
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原文约200字/词，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习在多个领域表现优异，但仅依靠标记数据训练模型不能保证在目标领域仍有出色表现。无监督域自适应通过利用源领域标记数据和目标领域未标记数据解决该问题，并在自然图像处理、自然语言处理等领域取得令人期待的结果。该文比较了该领域方法和应用，强调了当前方法的不足和未来研究方向。
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关键要点
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深度学习在多个领域表现优异。
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仅依靠标记数据训练模型无法保证在目标领域的表现。
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无监督域自适应利用源领域标记数据和目标领域未标记数据解决问题。
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无监督域自适应在自然图像处理和自然语言处理等领域取得了良好结果。
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文章系统比较了该领域的方法和应用。
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强调了当前方法的不足和未来研究方向。
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