A Confidence-Variance Theory for Pseudo-Label Selection in Semi-Supervised Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Jinshi, Liu, Pan, He, Lei |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
AllMatch: Exploiting All Unlabeled Data for Semi-Supervised Learning
di: Wu, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
CroSel: Cross Selection of Confident Pseudo Labels for Partial-Label Learning
di: Tian, Shiyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tian, Shiyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Semi Supervised Heterogeneous Domain Adaptation via Disentanglement and Pseudo-Labelling
di: Dantas, Cassio F., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dantas, Cassio F., et al.
Pubblicazione: (2024)
When Confidence Fails: Revisiting Pseudo-Label Selection in Semi-supervised Semantic Segmentation
di: Liu, Pan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Pan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nested Graph Pseudo-Label Refinement for Noisy Label Domain Adaptation Learning
di: Wang, Yingxu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yingxu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Masked Semi-Supervised Learning Approach for Otago Micro Labels Recognition
di: Shang, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shang, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Semi-Supervised Graph Neural Networks with Prototype-Guided Pseudo-Labeling for Privacy-Preserving Gestational Diabetes Mellitus Prediction
di: Daniela, G. Victor, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Daniela, G. Victor, et al.
Pubblicazione: (2026)
Integrating Distribution Matching into Semi-Supervised Contrastive Learning for Labeled and Unlabeled Data
di: Nakayama, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nakayama, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Improving Semi-Supervised Contrastive Learning via Entropy-Weighted Confidence Integration of Anchor-Positive Pairs
di: Nakayama, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nakayama, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Semi-Supervised Federated Learning via Dual Contrastive Learning and Soft Labeling for Intelligent Fault Diagnosis
di: Dai, Yajiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Yajiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
When Noisy Labels Meet Class Imbalance on Graphs: A Graph Augmentation Method with LLM and Pseudo Label
di: Xia, Riting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xia, Riting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Objective Learning for Diffusion Models: A Statistical Theory under Semi-Supervised Learning
di: Cheng, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
CHGNN: A Semi-Supervised Contrastive Hypergraph Learning Network
di: Song, Yumeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Song, Yumeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
CRMSP: A Semi-supervised Approach for Key Information Extraction with Class-Rebalancing and Merged Semantic Pseudo-Labeling
di: Zhang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024)
PTCL: Pseudo-Label Temporal Curriculum Learning for Label-Limited Dynamic Graph
di: Zhang, Shengtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Shengtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Instances and Labels: Hierarchy-aware Joint Supervised Contrastive Learning for Hierarchical Multi-Label Text Classification
di: Yu, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adapt, Agree, Aggregate: Semi-Supervised Ensemble Labeling for Graph Convolutional Networks
di: Abdolali, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abdolali, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-supervised CAPP Transformer Learning via Pseudo-labeling
di: Gross, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gross, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2026)
SemiDFL: A Semi-Supervised Paradigm for Decentralized Federated Learning
di: Liu, Xinyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Xinyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
CE-SSL: Computation-Efficient Semi-Supervised Learning for ECG-based Cardiovascular Diseases Detection
di: Zhou, Rushuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Rushuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reinforcement Learning-Guided Semi-Supervised Learning
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2024)
USE: Uncertainty Structure Estimation for Robust Semi-Supervised Learning
di: Chen, Tsao-Lun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Tsao-Lun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Metric-DST: Mitigating Selection Bias Through Diversity-Guided Semi-Supervised Metric Learning
di: Tepeli, Yasin I., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tepeli, Yasin I., et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Label Hierarchy with Supervised Contrastive Learning
di: Lian, Ruixue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lian, Ruixue, et al.
Pubblicazione: (2024)
AFBS:Buffer Gradient Selection in Semi-asynchronous Federated Learning
di: Lu, Chaoyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Chaoyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited
di: Wang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Robust Semi-Supervised Learning in Open Environments
di: Guo, Lan-Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Lan-Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semi-Supervised One-Shot Imitation Learning
di: Wu, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
CW-BASS: Confidence-Weighted Boundary-Aware Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation
di: Tarubinga, Ebenezer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tarubinga, Ebenezer, et al.
Pubblicazione: (2025)
AdaFlow: Imitation Learning with Variance-Adaptive Flow-Based Policies
di: Hu, Xixi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xixi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evidential Deep Active Learning for Semi-Supervised Classification
di: Zhao, Shenkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Shenkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Label-free Monitoring of Self-Supervised Learning Progress
di: Xu, Isaac, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Isaac, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating Supervised Machine Learning Models: Principles, Pitfalls, and Metric Selection
di: Liu, Xuanyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Xuanyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
TreeMIL: A Multi-instance Learning Framework for Time Series Anomaly Detection with Inexact Supervision
di: Liu, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
SemiOccam: A Robust Semi-Supervised Image Recognition Network Using Sparse Labels
di: Yann, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yann, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reliable OOD Virtual Screening with Extrapolatory Pseudo-Label Matching
di: Qu, Yunni, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qu, Yunni, et al.
Pubblicazione: (2024)
VI-CuRL: Stabilizing Verifier-Independent RL Reasoning via Confidence-Guided Variance Reduction
di: Cai, Xin-Qiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cai, Xin-Qiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
CAdam: Confidence-Based Optimization for Online Learning
di: Wang, Shaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Shaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Open-World Semi-Supervised Learning for Node Classification
di: Wang, Yanling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yanling, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring a Hybrid Deep Learning Approach for Anomaly Detection in Mental Healthcare Provider Billing: Addressing Label Scarcity through Semi-Supervised Anomaly Detection
di: Bakker, Samirah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bakker, Samirah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
AllMatch: Exploiting All Unlabeled Data for Semi-Supervised Learning
di: Wu, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
CroSel: Cross Selection of Confident Pseudo Labels for Partial-Label Learning
di: Tian, Shiyu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Semi Supervised Heterogeneous Domain Adaptation via Disentanglement and Pseudo-Labelling
di: Dantas, Cassio F., et al.
Pubblicazione: (2024) -
When Confidence Fails: Revisiting Pseudo-Label Selection in Semi-supervised Semantic Segmentation
di: Liu, Pan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Nested Graph Pseudo-Label Refinement for Noisy Label Domain Adaptation Learning
di: Wang, Yingxu, et al.
Pubblicazione: (2025)