CaliMatch: Adaptive Calibration for Improving Safe Semi-supervised Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Bae, Jinsoo, Kim, Seoung Bum, Do, Hyungrok |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Safe Semi-Supervised Contrastive Learning Using In-Distribution Data as Positive Examples
di: Kwak, Min Gu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kwak, Min Gu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving Diffusion-Based Image Editing Faithfulness via Guidance and Scheduling
di: Cho, Hansam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cho, Hansam, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Scalable Nonparametric Continuous-Time Survival Model through Numerical Quadrature
di: Lee, Chaeyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Chaeyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Representation for Multitask learning through Self Supervised Auxiliary learning
di: Shin, Seokwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shin, Seokwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
RelationMatch: Matching In-batch Relationships for Semi-supervised Learning
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Normality Calibration in Semi-supervised Graph Anomaly Detection
di: Zeng, Guolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeng, Guolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
One-Time Soft Alignment Enables Resilient Learning without Weight Transport
di: Cheon, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheon, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Network-based Partial-Linear Single-Index Models for Environmental Mixtures Analysis
di: Do, Hyungrok, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Do, Hyungrok, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fast Semi-supervised Learning on Large Graphs: An Improved Green-function Method
di: Nie, Feiping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nie, Feiping, et al.
Pubblicazione: (2024)
AnomalyMatch: Discovering Rare Objects of Interest with Semi-supervised and Active Learning
di: Gómez, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gómez, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible Distribution Alignment: Towards Long-tailed Semi-supervised Learning with Proper Calibration
di: Aimar, Emanuel Sanchez, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Aimar, Emanuel Sanchez, et al.
Pubblicazione: (2023)
Pseudo-Label Calibration Semi-supervised Multi-Modal Entity Alignment
di: Wang, Luyao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Luyao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Feature Space Renormalization for Semi-supervised Learning
di: Sun, Jun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sun, Jun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Probability-density-aware Semi-supervised Learning
di: Liu, Shuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Incremental Self-training for Semi-supervised Learning
di: Guo, Jifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Jifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Probabilistic Models for Semi-supervised Learning
di: Wang, Jianfeng
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Jianfeng
Pubblicazione: (2024)
Temperature-Free Loss Function for Contrastive Learning
di: Kim, Bum Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Bum Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction of Specificity of α-Conotoxins to Subtypes of Human Nicotinic Acetylcholine Receptors with Semi-supervised Machine Learning.
di: Do, Hung Nguyen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Do, Hung Nguyen, et al.
Pubblicazione: (2025)
SADA: Safe and Adaptive Aggregation of Multiple Black-Box Predictions in Semi-Supervised Learning
di: Shan, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shan, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Domain Adaptation Under MNAR Missingness
di: Stokes, Tyrel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stokes, Tyrel, et al.
Pubblicazione: (2025)
AGMixup: Adaptive Graph Mixup for Semi-supervised Node Classification
di: Lu, Weigang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Weigang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semi-supervised Domain Adaptation in Graph Transfer Learning
di: Qiao, Ziyue, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qiao, Ziyue, et al.
Pubblicazione: (2023)
Recent Deep Semi-supervised Learning Approaches and Related Works
di: Kim, Gyeongho
Pubblicazione: (2021)
di: Kim, Gyeongho
Pubblicazione: (2021)
MEC: Machine-Learning-Assisted Generalized Entropy Calibration for Semi-Supervised Mean Estimation
di: Lee, Se Yoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Se Yoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Heterogeneous Random Forest
di: Kim, Ye-eun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Ye-eun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Negative Evidential Deep Learning for Open-set Semi-supervised Learning
di: Yu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
SemiReward: A General Reward Model for Semi-supervised Learning
di: Li, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Joint-stochastic-approximation Autoencoders with Application to Semi-supervised Learning
di: He, Wenbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Wenbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-supervised Contrastive Learning Using Partial Label Information
di: Hansen, Colin B., et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Hansen, Colin B., et al.
Pubblicazione: (2020)
Enhancing Semi-supervised Learning with Zero-shot Pseudolabels
di: Chung, Jichan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chung, Jichan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Unified Framework for Heterogeneous Semi-supervised Learning
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Neural Diffusion Networks for Semi-supervised Learning
di: Ye, Wei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ye, Wei, et al.
Pubblicazione: (2022)
Joint-stochastic-approximation Random Fields with Application to Semi-supervised Learning
di: Song, Yunfu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Yunfu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-supervised Graph Anomaly Detection via Robust Homophily Learning
di: Ai, Guoguo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ai, Guoguo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Semi-supervised Learning by Wisely Leveraging Open-set Data
di: Yang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semi-supervised Domain Adaptation on Graphs with Contrastive Learning and Minimax Entropy
di: Xiao, Jiaren, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xiao, Jiaren, et al.
Pubblicazione: (2023)
Semi-supervised Fréchet Regression
di: Qiu, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiu, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semi-supervised Anomaly Detection via Adaptive Reinforcement Learning-Enabled Method with Causal Inference for Sensor Signals
di: Chen, Xiangwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Xiangwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Meta-Semi: A Meta-learning Approach for Semi-supervised Learning
di: Wang, Yulin, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Wang, Yulin, et al.
Pubblicazione: (2020)
Self-Improving Interference Management Based on Deep Learning With Uncertainty Quantification
di: Lee, Hyun-Suk, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Hyun-Suk, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Safe Semi-Supervised Contrastive Learning Using In-Distribution Data as Positive Examples
di: Kwak, Min Gu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Improving Diffusion-Based Image Editing Faithfulness via Guidance and Scheduling
di: Cho, Hansam, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Scalable Nonparametric Continuous-Time Survival Model through Numerical Quadrature
di: Lee, Chaeyeon, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Learning Representation for Multitask learning through Self Supervised Auxiliary learning
di: Shin, Seokwon, et al.
Pubblicazione: (2024) -
RelationMatch: Matching In-batch Relationships for Semi-supervised Learning
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2023)