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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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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本研究分析了半监督学习中伪标签过滤的缺陷。
- 主要缺陷包括合理阈值设定和深度模型的过度自信现象。
- 提出了一种不确定性意识的集成结构（UES）。
- 伪标签的效用通过长尾权重建模，以增强模型的鲁棒性。
- 实验结果显示，该方法在多个数据集上显著提升了性能。
- 该方法具有广泛的应用潜力。
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