本研究通过结合光度和光谱的真实值，采用迁移学习方法，提升了红移预测的准确性，显著降低了偏差和均方根误差，增强了对更广泛星系群体的红移估计适用性。

Improving the Generalization of Photometric Redshift Estimation Using Different Sources of Ground Truths and Transfer Learning
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