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摘要 本文提出一種基于梯度權值追蹤的剪枝與優(yōu)化算法(GWP),旨在解決無監(jiān)督領域中存在的過擬合問題,即在下游任務上的精度遠低于在訓練集上的精度.針對無監(jiān)督領域自適應中基于差異與基于對抗的方法,將稠密-稀疏-稠密策略應用于解決過擬合問題.先對網(wǎng)絡進行密集預訓練,并學出哪些連接是重要的;在剪枝階段,與原(剩余21393字)
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基于梯度權值追蹤的域自適應分類研究
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