摘要： 前言 在本文中，作者引入了一个简单的框架，即Slimmable Domain Adaptation，以通过权重共享模型库改进跨域泛化，从中可以对不同容量的模型进行采样，以适应不同的精度效率权衡。此外，作者还开发了一种随机集成蒸馏方法，以充分利用模型库中的互补知识进行模型间交互。在各种资源限制下，作者 阅读全文