软标签选择的扩张与收缩:半监督细粒度学习
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内容提要
该研究引入了额外的熵损失构建分类器,改进了半监督学习方法在已知和未知类别的分类中的表现。实验证明,在标记数据有限的情况下,取得了巨大的改进。
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该研究引入了额外的熵损失构建分类器,改进了半监督学习方法在已知和未知类别的分类中的表现。实验证明,在标记数据有限的情况下,取得了巨大的改进。