开放环境下的鲁棒半监督学习

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内容提要

本研究探讨了在标签稀缺情况下处理不一致未标记数据的方法,以提升半监督学习性能。提出了一种新方法,增强了鲁棒性,并建立了评估基准,旨在解决开放环境中的稳定性问题。

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