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利用集成多样性增强自训练在样本选择偏差存在时的鲁棒性

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内容提要

本文提出T-相似度作为一种新的置信度度量方法，用于解决自训练中置信度过高的问题。该方法基于线性分类器集合的预测多样性，并在不同数据模态的分类数据集上进行了实验验证。

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