A Robust Pseudo-label Reevaluation Strategy for the Self-training Algorithm - Silva, Luiz M. S.; Costa, Renan M. R. A.; Paiva, José A. A.; Gorgônio, Arthur C.; Vale, Karliane M. O.; Gorgônio, Flavius L. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025)
Este trabalho propõe uma extensão do algoritmo Self-Training com reavaliação iterativa de pseudo-rótulos, utilizando a métrica de silhueta para identificar e remover instâncias ruidosas, e um comitê de classificadores com votação ponderada para reforçar decisões em casos de baixa confiança. A abordagem visa mitigar a propagação de erros e aumentar a robustez do aprendizado semissupervisionado. Avaliações realizadas em 18 bases de dados demonstraram desempenho superior ao self-training original em termos de acurácia, F1-score e estabilidade, especialmente em cenários com poucos dados rotulados.