面向图像分类的域自适应深度联合信源信道编码

该预印本提出一种面向图像分类的域自适应深度联合信源信道编码（Deep JSCC）方法，目标是在信源与信道联合编码的传输框架下，让模型适应与训练分布不同的目标图像。研究在SVHN→MNIST的跨域设置中报告：信道信噪比（CSNR）为10 dB时分类准确率达98.15%。上述结果来自该预印本作者的报告，尚未经同行评审；准确率仅对应这一跨域任务与信道条件，不能推广到其他数据集、信道环境或真实通信系统。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。