半监督医学图像分类提升
通过交叉训练与双教师融合，缓解伪标签中的确认偏置，提升半监督医学图像分类精度。
Chen Y. · Xu D. · Lou, Yiwei · Li, Hang · Ding W. · Huang Y.
Information Fusion 2025
交叉训练策略让具有不同归纳偏置的模型互相纠正，有效防止错误的直接累积。
双教师融合模块融合来自分歧教师的互补知识，共同指导学生模型，从而减轻确认偏置。
在两个公开基准上平均提升超过2%，无需额外标注成本即可获得更准确的诊断结果。