摘要： 在不平衡半监督学习的设置下，分类器往往会偏向头部类，这种偏置在有标签集合和无标签集合分布不一致的情况下会进一步加剧，也更难生成准确的伪标签。文中提出了一种新的简单的衡量分类器偏好程度的方法：通过分类器对无意义图片的预测结果来度量模型对类别的偏好，同时根据偏好，在伪标签生成阶段和分类测试阶段调整分类器 阅读全文