模拟真实学习过程：基于预习-分层学习-复习策略的黑盒域自适应方法

本文提出创新的黑盒域自适应（BDA）框架PDLR，通过模拟人类学习机制构建三阶段训练策略：预习阶段建立稳定特征，分层学习阶段采用图对比学习对齐不同难度样本，复习阶段强化易遗忘类别。该方法在多个基准测试中实现最先进性能，为源数据受限场景下的模型迁移提供新范式。

　　

研究亮点

我们重点阐述以下主要贡献：

• 提出新型三阶段BDA框架PDLR，基于黑盒域自适应特性，从宏观视角模拟真实学生学习策略构建整体训练方案。

• PDLR创新性引入预习（Preview）、分层学习（Differentiated Learning）和复习（Review）三阶段训练法：通过预习阶段确保模型获取基础知识与稳定特征；采用样本分级策略实现由易到难的渐进式学习；利用复习机制避免少数类别知识的遗忘。

• 本方法在多个基准测试中达到最先进性能，验证了其有效性与普适性。

结论

本文提出模拟真实学习策略的新型三步骤BDA框架PDLR。具体而言，我们首先通过预习阶段使模型掌握基础知识与稳定特征；随后在分层学习阶段，根据适应难度将目标样本划分为不同子域，并采用图对比学习进行样本对齐；最终通过复习机制对易被遗忘的少数类别进行补充训练。