Neue Theorie kombiniert Konfidenz und Varianz zur besseren Pseudo‑Label‑Auswahl
In einem neuen Beitrag auf arXiv wird ein innovatives Konzept vorgestellt, das die Auswahl von Pseudo‑Labels in semi‑supervised Lernverfahren revolutioniert. Die Autoren führen die Confidence‑Variance (CoVar) Theorie ein, die auf dem Prinzip der Entropie‑Minimierung basiert und einen verlässlichen Auswahlmechanismus ohne feste Schwellenwerte liefert.
