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TOOL · CL_215957 · Aug 24 · 04:00

新的C-Score框架评估SSL在数据污染下的鲁棒性

研究人员推出了一种新颖的框架C-Score，旨在评估半监督学习（SSL）模型的鲁棒性，特别是在面对被分布外（OOD）样本污染的未标记数据时。传统的SSL方法通常假设数据是干净的，但C-Score解决了“隐藏崩溃”问题，即尽管内部性能下降，模型性能指标可能仍显示稳定。该框架评估了预测、特征表示和优化空间中的训练行为，利用了PLE、CCI、Sem-Drift和Grad-Align等指标。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验…