伪标签与表征互促
把基于伪标签的参数分类和基于表征的非参数分类统一进一个互促闭环，同时学到高质量伪标签与判别性表征，在多数据集达到最优。
Yu, Duan · 户战选 · 王榕 · Sun, Zhensheng · 聂飞平 · 李学龙
Information Fusion 2025
互支持机制让判别性表征为样本间语义相似度估计提供依据，从而生成更可靠的伪标签，缓解参数分类方法偏向已知类别的问题。
把基于伪标签的参数分类和基于表征的非参数分类统一到一个框架里，取其长处互促，不再二选一。
在多个数据集上取得当前最优结果，作为新基线可直接对标。