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TENET: Beyond Pseudo-Labeling for Semi-supervised Few-shot Learning 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 页码: 0
作者:  Ma CC(马成丞);  Dong WM(董未名);  Xu CS(徐常胜)
Adobe PDF(741Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：76/21  |  提交时间：2024/01/29
Semi-supervised few-shot learning  few-shot learning  pseudo-labeling  linear regression  low-rank reconstruction  
ProxyMix: Proxy-based Mixup training with label refinery for source-free domain adaptation 期刊论文
NEURAL NETWORKS, 2023, 卷号: 167, 页码: 92-103
作者:  Ding, Yuhe;  Sheng, Lijun;  Liang, Jian;  Zheng, Aihua;  He, Ran
收藏  |  浏览/下载：41/0  |  提交时间：2023/11/16
Source-free unsupervised domain  adaptation  Pseudo labeling  
Exploring uncertainty in pseudo-label guided unsupervised domain adaptation 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 96, 页码: 11
作者:  Liang, Jian;  He, Ran;  Sun, Zhenan;  Tan, Tieniu
收藏  |  浏览/下载：291/0  |  提交时间：2019/12/16
Unsupervised domain adaptation  Pseudo labeling  Feature transformation  Progressive learning  Transfer learning