不确定性意识的长尾权重模型伪标签在半监督学习中的效用

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本研究分析了半监督学习中伪标签过滤的缺陷，提出了一种不确定性意识的集成结构（UES），通过长尾权重建模伪标签的效用，从而增强模型的鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个数据集上显著提升了性能。

不确定性伪标签半监督半监督学习模型鲁棒性集成结构

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