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Enhancing Semi-Supervised Deep Learning Classification with Distance-Based Sample Weights

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内容提要

本研究提出了一种基于距离的加权机制，以解决半监督深度学习中有限标记数据的问题。该方法通过关注与测试数据接近的关键训练样本，提升模型的泛化能力和鲁棒性，实验结果表明在多个数据集上显著提高了分类性能。

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标签

分类性能 加权机制 半监督深度学习 模型泛化 鲁棒性
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