基于一致性正则化与熵最小化的半监督学习算法 - 邵伟志; 潘丽丽; 雷前慧; 黄诗祺; 马骏勇 (郑州大学学报（理学版）, 2021)
TP391; 在一致性正则化与熵最小化的基础上提出一种新的半监督学习算法Mean Mixup,集成数据的互补信息,然后使用熵最小化给未标记数据生成可靠的伪标签,在一致性正则化下进一步优化模型分类结果.在常用数据集SVHN和CIFAR10上对Mean Mixup算法进行了评估,实验结果表明,所提出的方法在分类准确率上优于一些已有的半监督学习算法.