# 被动声学监测

该研究以先前训练的时序卷积网络抹香鲸咔嗒声序列检测器为起点，在四个来源（BAL、CS、ICE、MED）上比较四种迁移方案——跨数据集基线评估、仅用500条目标录音从头训练、预训练后随机微调、预训练后主动（基于不确定性）微调——发现预训练模型在未见数据上性能下降，但用500条目标录音微调可有效缓解下降，主动微调在所有目标集上持续优于其他方案，不过相对随机微调的提升有限。

该研究以先前训练的时序卷积网络抹香鲸咔嗒声序列检测器为起点，在四个来源（BAL、CS、ICE、MED）上比较四种迁移方案——跨数据集基线评估、仅用500条目标录音从头训练、预训练后随机微调、预训练后主动（基于不确定性）微调——发现预训练模型在未见数据上性能下降，但用500条目标录音微调可有效缓解下降，主动微调在所有目标集上持续优于其他方案，不过相对随机微调的提升有限。