超越近视:通过整体预测趋势从正面和未标记数据中学习

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内容提要

该文介绍了一种新的鲁棒性正例与未标记学习方法,通过训练策略改善标签不确定性的影响并提高学习的准确性和稳定性。该方法利用一种新颖的“困难度”度量来区分未标记样本,并通过迭代式训练策略在训练过程中细化选择负例样本,从而在训练的早期阶段包含更多“易样本”。

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