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本发明提出基于对比学习与自相关增量学习的多目标域自适应方法，包括：利用特征提取器分别获取源域数据和第一个目标域数据的对比损失，利用分类器获取源域数据的交叉熵损失；优化对比损失和交叉熵损失，进行源域数据和第一个目标域数据的对齐；基于完成对齐后...
该专利属于合肥工业大学所有，仅供学习研究参考，未经过合肥工业大学授权不得商用。

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