問題番号: No.637 (しっかりモード)

アノテーションにかかる膨大なコストを削減するため、少量の正解ラベル付きデータと、大量のラベルなしデータを組み合わせて高い精度のモデルを構築したい。ラベルなしデータに対して弱いデータ拡張と強いデータ拡張の2種類を施し、弱い拡張に対する予測結果を擬似ラベルとして、強い拡張に対する予測結果と一致するように学習を進める半教師あり学習の手法はどれか。