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熊智翔; 陆青; 王胤;
同济大学计算机科学与技术系;
嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学);
饿了么技术中心;
弱监督学习; Positive-Unlabeled学习; 异常检测; 机器学习; 数据挖掘;
机译:使用协作样本选择和对比半监督学习使用噪声标签进行学习
机译:“使用协作样本选择和对比半监督学习使用噪声标签学习”基于知识的系统 296 (2024) 111860 (基于知识的系统 (2024) 296, (S0950705124004945), (10.1016/j.knosys.2024.111860)) 的勘误表)
机译:APPN:一种基于注意力的伪标签传播网络,用于使用噪声标签进行小样本学习
机译:使用少量标签样本进行活动识别
机译:使用指数梯度更新对样本进行重新加权,以便在标签噪声及其他条件下进行稳健训练
机译:在用于神经网络的学习的自动标记图像中获取用于检查标签的样本图像的方法和使用该方法的样本图像获取设备
机译:在用于神经网络学习的自动标记图像中获取用于检查标签的样本图像的方法和使用该方法的样本图像获取装置
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