本论文介绍了一种改进的算法，利用有标注数据和无标注数据的流形结构预测伪标签，在类之间平衡，并使用容量有限的分类器的损失值分布选择最干净的标签，以迭代方式改善伪标签的质量，从而在几个基准数据集上超越了现有技术结果，具有数据可用性与特征空间预处理的健壮性。

Dec, 2020

在大型语言模型时代，我们提出了创新的协作学习框架 FreeAL，通过与 LLMs 交互式提取和过滤任务特定知识，显著提高了 SLM 和 LLM 的零样本性能，无需人工监督。

Nov, 2023

本文重新审视了伪标记的概念，提出了一种基于半监督学习的方法，通过将伪标记应用于无标签集中的样本，并利用已训练好的模型标记这些样本，然后迭代重复此过程来训练模型。本文通过实验证明，伪标记方法可以取得与现有最先进方法相媲美甚至更好的结果，并且更能抵御未知分布样本。作者指出采用学习课程原理以及在每个自我训练周期前重启模型参数是实现这一点的两个关键因素。在 CIFAR-10 数据集上，本文仅使用了 4,000 个标记样本，达到了 94.91% 的准确率，在 Imagenet-ILSVRC 数据集上，本文仅使用了 10％的标记样本，达到了 68.87％的 top-1 的准确率。

Jan, 2020

该研究提出了一种利用影响函数来选择最有信息量样本和分配相关标签的自动标注方法，以替代传统的人工标注方法，并且在九个基准数据集上的实验证明了该方法在主动学习策略中的优越性能。此外，研究还对大型语言模型 (LLM) 的 fine-tuning 进行了深入探索和实际应用。

May, 2024

使用稀缺土地勾画伪标签进行精调模型在大范围应用中具有很好的性能，并且在缺乏标注数据的情况下，伪标签的使用可以显著提高模型的性能，尤其是在 Sub-Saharan Africa 等标注数据匮乏的地区。

Dec, 2023

通过聚类为自监督学习的前提任务，提出了一种用于土地覆盖映射的方法，通过所得聚类结构进行主动采样，提高映射准确性。

Aug, 2021

通过使用自然语言交互减少人工标记工作量，本研究提出了一个新框架，用于快速定义概念并自动标记训练数据点，从而替代传统的手动分类方法。在 15 个主观概念和 2 个公共图像分类数据集上进行测试，我们的训练模型在敏捷建模以及 ALIGN、CLIP、CuPL 等最新的零样本分类模型以及大型视觉问答模型（如 PaLI-X）之上表现出色。

Mar, 2024

本文提出了一种迭代方法，通过联合确定用人工分标注哪些样本和用训练有素的分类器进行标注哪些样本来最小化总体成本，从而解决通过云端注释服务生成数据集的成本过高的问题。作者在 Fashion-MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 等公共数据集上验证了该方法，并表明其总成本比完全使用人工标注数据集的成本低 6 倍，且始终比最便宜的竞争策略便宜。

Jun, 2020

通过利用预训练的视觉语言模型，以无人工注释的方式进行病理图像分类，通过众包伪标签技术获得伪标签并通过一致性筛选以优化准确性。

Mar, 2024

本研究引入了一个轻量级、用户友好、可扩展的框架 “Multilabelfy”，通过人机智能的协同作用，实现了高效的数据集验证和质量提升，同时突出了多标签占比的重要性，发现 ImageNetV2 数据集中约 47.88% 的图像包含至少两个标签，这凸显了对这类有影响力的数据集更严格评估的需求，并揭示了潜在标签数与模型准确性之间的负相关关系。

Jan, 2024