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从KCL到MCL

从KCL到MCL的演进主要体现在损失函数设计和应用场景扩展上，两者均针对多分类学习中的标签依赖问题提出创新方案，但MCL通过简化损失函数和增强无监督适应性实现了更广泛的适用性。

爱丁堡大学学费与G5院校相近，部分商科专业学费高，例如Finance专业学费达￡34，700。伦敦国王学院（KCL）学费范围：￡19，740~￡53，940 KCL人文专业学费较低，商科专业学费基本在￡30，000左右。伦敦大学学院（UCL）学费范围：￡24，000~￡52，900 UCL最高学费为￡52，900，例如Periodontology MClinDent专业。

单质要用化学式表示 氧化物要用化学式表示 挥发性物质要用化学式表示 难电离物质要化学式表示如2KMnO4+16HCL=5CL2+2KCL+2MnCL+8H2O，我们就可以这样考虑。分析如下：CL2和H2O分别为单质与难电离物，应该用化学式表示。而KCL和KMnO4是钾盐，是易溶物，应该用离子符号表示。

硕士项目学费约在：￡19，740-￡53，940 KCL的学费范围较广，人文专业费用较低，而商科专业学费则基本在￡30，000左右。伦敦大学学院 硕士项目学费约在：￡24，000-￡52，900 UCL的最高学费达到了￡52，900，如Periodontology MClinDent专业。

Edinburgh LLM、UCL LLM、KCL LLM：这三所英国顶尖大学的LLM项目都以商法为主要方向之一，学员的录取进一步证明了其申请材料的全面性和竞争力。

了解“预训练-微调”,看这一篇就够了

对于校准（Calibration）任务，预训练模型同样能提升结果置信度。预训练-微调的应用 预训练模型已经在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等任务上得到了广泛的应用。以下是几种可能的预训练模型的应用方法：预训练网络直接应用于新任务。预训练-微调：此即使用最广泛的方法。预训练网络充当新任务的特征提取器：例如DeCAF等。

ETBERT原理 基础框架：ETBERT是基于预训练模型BERT的加密流量表征模型，旨在捕捉丰富的语义信息。 关键步骤： 数据预处理：将原始加密流量数据转换为适用于BERT输入的格式，包括分词、标记化等步骤。 模型预训练：使用大规模跨域的未标记加密流量数据进行预训练，学习统计规律和语义表示。

Transformer模型：学习编码器、解码器等组件。学习资料 论文：Vaswani et al.， “Attention Is All You Need”在线课程：Hugging Face的“Transformers： State-of-the-Art Natural Language processing”预训练模型 BERT：学习双向编码器表示。GPT：了解生成式预训练变换器。

ET-BERT原理ET-BERT是基于预训练模型BERT的加密流量表征模型。BERT通过学习上下文相关单词表示，捕捉丰富的语义信息。ET-BERT将BERT的思想和框架应用于加密流量分析领域，包括数据预处理、模型预训练、模型微调和模型测试等关键步骤。

微调的目的在于我们的任务与bert预训练任务是不一致的，但是bert是非常好的语言模型，他具备提取词法和句法的强大能力。将bert嵌入到我们的网络结构中，能够简化在语言模型方面的复杂结构。

U-GAT-IT:带AdaLIN层的无监督生成注意力网络

U-GAT-IT：带AdaLIN层的无监督生成注意力网络 U-GAT-IT是一种无监督的图像到图像翻译方法，该方法在风格转换中引入了注意力模块，并提出了一种新的可学习的归一化方法——AdaLIN（自适应层实例归一化）。

领域自适应怎么提升模型效果

提升领域自适应模型效果的核心方法包括特征对齐、对抗性训练、自监督学习、实例重加权、联合训练、决策边界平滑正则化及拓扑学对齐，其逻辑均围绕减小源域与目标域的数据分布差异展开。具体如下： 特征对齐：缩小分布差异的直接手段通过映射或变换将源域和目标域数据投影至公共特征空间，使两者分布尽可能接近。

领域自适应是大模型在垂直行业中应用的关键。为了实现这一目标，需要采取一系列技术手段，包括行业知识注入、多模态产业应用以及人机协同进化等。行业知识注入 参数化知识图谱（PKG）：通过将行业知识库编码为可微分张量，提升模型在特定领域的准确率。例如，IBM的WatsonX在医疗诊断任务中准确率提升32%。

模型层面自适应：直接对模型进行修改，将两个领域之间的不同当作先验知识引入模型，相当于人工进行改进。域自适应在图像分割中的应用 在图像分割领域，域自适应主要基于图像和特征两个出发点，使用的方法包括GAN、Entropy-based Loss等。其中，领域对抗训练是一种流行的方法。

Data-centric方法包括Pseudo-labeling、Data selection与Pre-training。Pseudo-labeling使用bootstrap方法迭代标注数据，以训练模型。Data selection通过选择源领域中与目标领域相似的样本来训练模型。Pre-training在通用模型基础上，通过目标领域数据与具体任务的无标签数据进行进一步训练，提升模型在特定任务上的性能。

领域自适应旨在通过映射技术，将源域和目标域的数据在特征空间中拉近，从而提升模型在未知目标域上的预测准确性。理论框架：实例集与特征空间：首先定义源域和目标域的实例集以及它们共同的特征空间。分布定义：明确源域和目标域的数据分布。函数表示：包括表示函数、预测函数和标签函数。

域自适应(domainadaptation)中的域的分布如何理解?

理解域自适应（Domain Adaptation）中的“域”这一概念，需要从迁移学习的视角出发。域自适应旨在解决不同数据分布场景下的模型泛化问题，通常用于将训练模型在源域（已知数据分布）泛化至目标域（未知或变化的数据分布）。在域自适应中，域指的是数据分布的差异性。

领域自适应旨在通过映射技术，将源域和目标域的数据在特征空间中拉近，从而提升模型在未知目标域上的预测准确性。理论框架：实例集与特征空间：首先定义源域和目标域的实例集以及它们共同的特征空间。分布定义：明确源域和目标域的数据分布。函数表示：包括表示函数、预测函数和标签函数。

内在联系与协同作用：这些网络结构旨在最大化特征分布距离的度量准则，同时最小化源域错误率，理论分析揭示了它们之间的内在联系与协同作用。总结：领域自适应是迁移学习中的关键概念，其理论分析揭示了领域适应的实现机制与关键原理，为领域适应方法的设计与优化提供了坚实的基础。

Domain Adaptation（域适应）是一种机器学习技术，旨在解决模型在不同数据分布（域）间迁移时因域偏移（Domain Shift）导致的性能下降问题。其核心目标是通过缩小源域（Source Domain）与目标域（target Domain）在特征空间中的差异，使模型在目标域上的表现接近或达到在源域上的水平。