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本文提出了一种广义无分布半监督学习框架，通过线性组合组件风险构建无偏风险估计器，将PNU学习扩展到多类分类，同时实现更低方差并提供泛化界限。
提出了一种数学上严格的框架——变分推断的深度证据学习（VI-EDL），通过变分推断重新表述传统深度证据学习，推导出证据下界，建立泛化界，并在视觉和医学数据集上实现了最先进的性能，以解决传统深度证据学习的局限性。