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FlexMatch
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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…
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JEPAMatch 论文提出用于半监督学习的几何塑形方法
研究人员推出了一种名为 JEPAMatch 的新方法，用于半监督学习，旨在提高标记数据稀缺时的模型性能。该方法超越了传统的基于置信度的伪标签方法，通过借鉴潜在欧几里得联合嵌入预测架构 (LeJEPA) 框架的思路，显式地塑形潜在空间中的几何表示。JEPAMatch 结合了标准的半监督损失和潜在空间正则化项，鼓励更结构化的表示和更快的收敛速度。在 CIFAR-100、STL-10 和 Tiny-ImageNet 数据集上的实验表明，JE…