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联合训练（Co-training）是一种机器学习算法，在只有少量标记数据和大量未标记数据时使用。它的一个用途是用于搜索引擎的文本挖掘。它是由Avrim Blum和Tom Mitchell在1998提出。
An Analysis of the Coordination Gap between Joint and Modular Learning for Job Shop Scheduling with Transportation Resources
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Towards Steering without Sacrifice: Principled Training of Steering Vectors for Prompt-only Interventions
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0+阅读 · 6月12日
FedSPC: Shared Parameter Correction for Personalized Federated Learning
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OASES: Outcome-Aligned Search-Evaluation Co-Training for Agentic Search
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Ambient Diffusion Policy: Imitation Learning from Suboptimal Data in Robotics
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0+阅读 · 6月10日
How to Train Your Latent Diffusion Language Model Jointly With the Latent Space
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EchoGen: Cycle-Consistent Learning for Unified Layout-Image Generation and Understanding
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LiteGuard: Efficient Task-Agnostic Model Fingerprinting with Enhanced Generalization
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ResRank: Unifying Retrieval and Listwise Reranking via End-to-End Joint Training with Residual Passage Compression
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ALIGN: Adversarial Learning for Generalizable Speech Neuroprosthesis
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Joint Training on AMD and NVIDIA GPUs
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Query-Based Adaptive Aggregation for Multi-Dataset Joint Training Toward Universal Visual Place Recognition
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Query-Based Adaptive Aggregation for Multi-Dataset Joint Training Toward Universal Visual Place Recognition
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Query-Based Adaptive Aggregation for Multi-Dataset Joint Training Toward Universal Visual Place Recognition
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Task-Agnostic Continual Learning for Chest Radiograph Classification
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Arxiv
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参考链接
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