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特征空间重新归一化用于半监督学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为 FreMatch 的新型半监督学习模型，采用特征空间重整化机制 (FSR) 代替一致性正则化方法，并结合伪标签，实验证明在多种标准半监督学习基准数据集上能够取得更好的性能。此外，该机制还能增强其他半监督学习方法的性能。
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关键要点
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提出了一种名为 FreMatch 的新型半监督学习模型。
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采用特征空间重整化机制 (FSR) 代替一致性正则化方法。
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将特征空间重整化机制与伪标签相结合。
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在多种标准半监督学习基准数据集上取得更好的性能。
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特征空间重整化机制能够增强其他半监督学习方法的性能。
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