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| 基于一致性正则化与熵最小化的半监督学习算法 | |
| 引用本文： | 邵伟志,潘丽丽,雷前慧,黄诗祺,马骏勇.基于一致性正则化与熵最小化的半监督学习算法[J].郑州大学学报(理学版),2021(3):79-84. |
| 作者姓名： | 邵伟志 潘丽丽 雷前慧 黄诗祺 马骏勇 |
| 摘 要： | 在一致性正则化与熵最小化的基础上提出一种新的半监督学习算法Mean Mixup,集成数据的互补信息,然后使用熵最小化给未标记数据生成可靠的伪标签,在一致性正则化下进一步优化模型分类结果.在常用数据集SVHN和CIFAR10上对Mean Mixup算法进行了评估,实验结果表明,所提出的方法在分类准确率上优于一些已有的半监... |
| 关 键 词： | 半监督学习 熵最小化 一致性正则化 伪标签 |