Utility of Uncertainty-aware Long-tailed Weights Model Pseudo-labels in Semi-supervised Learning

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内容提要

本研究探讨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),并将伪标签建模为长尾权重,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模型性能。

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