| 注册
首页|期刊导航|中国科学院大学学报(中英文)|基于伽马散度的半监督自训练图像分类

基于伽马散度的半监督自训练图像分类

毛紫茜 张三国

中国科学院大学学报(中英文)2026,Vol.43Issue(4):P.433-443,11.
✕
中国科学院大学学报(中英文)2026,Vol.43Issue(4):P.433-443,11.DOI:10.7523/j.ucas.2024.042

基于伽马散度的半监督自训练图像分类

毛紫茜 1张三国2

作者信息

  • 1. 中国科学院大学数学科学学院,北京100049
  • 2. 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室,北京100049
  • 折叠

摘要

关键词

图像分类/半监督/自训练/伽马散度/深度学习/FixMatch

分类

数理科学

引用本文复制引用

毛紫茜,张三国..基于伽马散度的半监督自训练图像分类[J].中国科学院大学学报(中英文),2026,43(4):P.433-443,11.

基金项目

国家自然科学基金(12171454,U19B2940) (12171454,U19B2940)

中央高校基本科研业务费专项资助。 ()

中国科学院大学学报(中英文)

2095-6134

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文