自訓(xùn)練新類探測半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

摘要： 傳統(tǒng)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（SSL）存在適用范圍有限和泛化能力不足的缺陷，尤其是當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)未見標(biāo)簽的新類樣本時(shí)，算法的性能將在很大程度上受到影響?；谌斯?biāo)注的有標(biāo)記樣本獲取方式需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c，消耗了高昂的時(shí)間和財(cái)力成本，且由于專家背景知識(shí)的局限，無法避免標(biāo)記過程中的人為錯(cuò)標(biāo)現(xiàn)象。為此，以提高對未見標(biāo)簽樣本標(biāo)注正確性為出發(fā)點(diǎn)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法具有迫切的實(shí)際需要。在對自訓(xùn)練算...