本文介绍了一种基于不确定性的假标签选择框架，旨在提高假标签的准确性并生成负假标签，适用于多标签分类。研究表明，采用自适应阈值调整方法FreeMatch和伪标签生成技术，显著提升了半监督学习模型的性能，尤其在CIFAR和ImageNet数据集上表现优越。