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Raphael Bonnet Guerrini
Raphael Bonnet Guerrini
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新方法实现无标签多类别分类
研究人员开发了一种新颖的多类别分类方法，该方法可以通过分析后验概率的几何形状来从无标签数据中学习。这种方法称为无标签分类（CWoLa），将先前二元分类技术扩展到多于两个类别的场景。通过观察不同潜在类别的混合，模型可以推断出潜在的类别结构并训练分类器，而无需显式标签，并在MNIST和CIFAR-10等数据集上证明了其有效性。
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新的深度学习模型在无人工标注的情况下对天文瞬变体进行分类
研究人员开发了一种新颖的深度学习框架，用于将天文瞬变体分类为真实或虚假，而无需人工标注数据。该方法利用注入的模拟瞬变体和受污染的调查数据集，采用不对称协同教学来处理不同的标签噪声水平。该框架还结合了混合不确定性量化策略，结合MC Dropout和深度集成，为其分类提供校准的置信度。该方法旨在实现时域调查中可扩展且一致的真实-虚假分类，即使在标签有噪声或有限的情况下也是如此。