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DualMatch：具有双层交互的鲁棒半监督学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为ConMatch的半监督学习框架，通过一致性正则化和伪标签置信度确定权重，提高了性能。该方法提出了新的伪标签置信度度量方法，可以端到端地与骨干模型一起训练。实验和消融研究证明了ConMatch的有效性。
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关键要点
- 介绍了一种名为ConMatch的半监督学习框架。
- ConMatch利用一致性正则化和伪标签置信度确定权重。
- 提出了新的伪标签置信度度量方法，包括非参数和参数方法。
- 首次在网络内学习伪标签置信度，支持端到端训练。
- 通过实验和消融研究证明了ConMatch的有效性。
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