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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提供一种基于模型样本匹配的领域泛化方法，包括以下步骤：步骤S1：获取数据集，并通过线性标签空间变换将预训练模型的预测适应目标域；步骤S2：通过模型特性的匹配网络，动态推荐适当的预训练模型来预测每个测试样本；步骤S3：通过损失函数，提高模型收敛的稳定性。
主权项：1.一种基于模型样本匹配的领域泛化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取数据集，并通过线性标签空间变换将预训练模型的预测适应目标域；步骤S2：通过模型特性的匹配网络，动态推荐预训练模型以预测每个测试样本；步骤S3：通过损失函数，提高模型收敛的稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 一种基于模型样本匹配的领域泛化方法
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