基于梯度權(quán)值追蹤的域自適應(yīng)分類研究

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摘要 本文提出一種基于梯度權(quán)值追蹤的剪枝與優(yōu)化算法（GWP），旨在解決無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域中存在的過擬合問題，即在下游任務(wù)上的精度遠(yuǎn)低于在訓(xùn)練集上的精度.針對(duì)無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)中基于差異與基于對(duì)抗的方法，將稠密-稀疏-稠密策略應(yīng)用于解決過擬合問題.先對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行密集預(yù)訓(xùn)練，并學(xué)出哪些連接是重要的;在剪枝階段，與原（剩余21393字）