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Jul, 2022
具有偏差自适应分类器的不平衡半监督学习
Learning to Adapt Classifier for Imbalanced Semi-supervised Learning
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Renzhen Wang, Xixi Jia, Quanziang Wang, Deyu Meng
TL;DR
本文提出了一种基于偏差自适应分类器的伪标签半监督学习方法,通过引入一个偏差吸引器来自动补偿类别不平衡带来的偏差,从而提高了伪标签方法在类别不平衡情况下的性能。实验证明,该方法优于现有的基准方法。
Abstract
pseudo-labeling
has proven to be a promising
semi-supervised learning
(SSL) paradigm. Existing
pseudo-labeling
methods commonly assume tha
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