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IN DEFENSE OF PSEUDO-LABELING: AN UNCERTAINTY-AWARE PSEUDO-LABEL SELECTION FRAMEWORK FOR SEMI-SUPERVISED LEARNING（感知不确定性的伪标签选择框架—半监督学习） 作者单位：University of Central Florida 论文：https://arxiv.org/pdf/2101.06329.pdf ABSTRACT 以前的方法：一致性正则化（缺陷：严重依赖于特定领域的数据增强）