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关键词
consistency-regularization-based label disambiguation
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不可靠局部标签学习的鲁棒表示学习
利用不可靠偏标签强健对比学习方法增强模型对不可靠偏标签的鲁棒性,并结合基于 KNN 的候选标签集校正以及基于一致性正则化的标签消歧来提高标签质量和增强 URRL 框架中的表示学习能力。实验证明该方法在不同数据集上的性能超过了现有方法,并从期
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10 months ago
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