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calda
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使用对比度对抗学习改进多源时间序列域自适应
提出一种新的框架 CALDA,将对比学习和对抗学习的原则相结合,用于多源自适应学习,特别是时间序列数据。与之前的方法不同,其中 CALDA 还利用跨源标签信息,通过对比学习重新塑造空间,推动相同标签的示例彼此靠近,将不同标签的示例分开。实现
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3 years ago
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