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co-learning
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使用预训练网络进行协同学习，改善无源域适应
本文研究基于 ImageNet 预训练特征提取器的共同学习框架，以提高面向目标域的伪标记质量并进行迁移学习，同时使用熵最小化来提高非伪标记样本的预测精度，并在三个基准数据集上进行评估。结果显示，该方法优于现有的面向源自由域适应方法和假设联合
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2 years ago
CVPR
CoSSL: 基于共同学习表示和分类器的非平衡半监督学习
本文提出了一种新颖的协同学习框架 (CoSSL)，通过分离表示学习和分类器学习来处理不平衡自监督学习。为了处理数据不平衡，我们设计了尾部特征增强 (TFE) 用于分类器学习，并且针对不同的转移测试分布进行了全面评估，实验证明我们的方法在各种
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3 years ago
多模式协同学习：挑战、数据集应用、最新进展与未来方向
该研究对于多模态联合学习进行了全面系统的综述，介绍了多种技术和应用，讨论了存在的挑战和未来的研究方向。
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3 years ago
多模态数据中的人类动作识别：一篇综述
本文综述了基于不同数据形式的深度学习方法在人类动作识别方面的应用以及涉及 co-learning 和融合等技术，并对多个基础数据集进行了实验比较研究与探讨未来研究方向。
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4 years ago
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