SemiGPC：使用高斯过程进行的分布感知标签细化解决不平衡半监督学习

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本文中介绍了 SemiGPC，一种基于高斯过程的分布感知标签细化策略，其中模型的预测源自于标签的后验分布。SemiGPC 通过包含归一化项来解决全局数据分布不平衡同时保持局部敏感度，从而更好地应对确认偏差特别是在类别不平衡条件下。研究结果表明，SemiGPC 在与 FixMatch、ReMixMatch、SimMatch、FreeMatch 等不同的半监督方法和 MSN、Dino...

本文介绍了一种基于高斯过程的分布感知标签细化策略SemiGPC，可以提高半监督方法和预训练策略的性能，在不同类别不平衡程度下取得最先进的结果。使用SemiGPC还能提高约2%的平均准确率。

SemiGPC 半监督 半监督学习 标签细化 类别不平衡 高斯过程
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