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。
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。
提出了一种新方法，旨在提升半监督学习的鲁棒性。
研究建立了评估基准，以解决开放环境中的稳定性问题。
传统的半监督学习研究通常假设标记和未标记数据之间的一致性。
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