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摘要
摘要
深度神经网络在广泛的领域取得了令人印象深刻的成功。不幸的是，当源域
（训练集）和目标域（测试集）的数据分布存在偏移时，部署的模型通常遭受显
著的性能退化。以往的研究通常集中于在训练期间提升模型的鲁棒性，包括领域
泛化、领域适应等。然而，这些研究通常假设源域是可访问的，并且数据是带有
标签的。但由于隐私或法律的约束，源域数据并不总是可访问的。同时，一些方
法需要对模型结构进行侵入性修改，而重新训练的开销对于大规模预训
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