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实体 Jinshi Liu

Jinshi Liu

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  1. TOOL · CL_84905 ·

    新的CoVar框架通过置信度-方差引导改进半监督学习

    研究人员开发了CoVar,一种用于半监督学习的新框架,通过同时考虑置信度和方差来改进伪标签选择。该方法解决了仅依赖置信度的局限性,因为模型过度自信和类别不平衡可能导致置信度不可靠。CoVar联合建模最大置信度和残差类别方差来评估伪标签的可靠性,从而在各种分割和分类基准测试中提高了性能。