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时间序列分类的排序监督对比学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SLOTS是一个用于时间分类的半监督学习模型，利用无标签样本和少量有标签样本进行训练，通过无监督对比损失、有监督对比损失和分类损失来优化模型。实验结果表明，SLOTS是一个简单而有效的框架，能够以显著提升的性能使用相同的输入数据。
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关键要点
- SLOTS是一个用于时间分类的半监督学习模型。
- 该模型利用无标签样本和少量有标签样本进行训练。
- SLOTS通过无监督对比损失、有监督对比损失和分类损失来优化模型。
- 实验结果表明，SLOTS是一个简单而有效的框架。
- SLOTS在相似的计算成本下，能够显著提升性能。
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