pseudo-labels

本文提出了一种半监督联邦ASR的实用方案，采用在线伪标签和服务器更新稳定化，在域内和跨域设置中均展示了相对于先前方法的显著改进。

本文介绍了高斯桥一致性（GBC），一种用于长尾半监督学习的新框架，它利用高斯特征桥梁来提高泛化能力并减少确认偏差，并在CIFAR10-LT和ImageNet-LT等基准上进行了验证。

本文提出DIF，一种模型无关的去噪方法，用于冷启动推荐中的隐式反馈去噪。该方法利用内容相似的热门物品生成的伪标签以及不确定性估计，在拥有十亿用户的视频应用中取得了显著改进。