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Tri—training能有效利用无标记样例提高泛化能力．针对Tri—training迭代中无标记样例常被错误标记而形成训练集噪声，导致性能不稳定的缺点，文中提出ADE-Tri—training（Tri—trainingwithAdaptiveDataEditing）新算法．它不仅利用RemoveOnly剪辑操作对每次迭代可能产生的误标记样例识别并移除，更重要的是采用自适应策略来确定RemoveOnly触发与抑制的恰当时机．文中证明，PAC理论下自适应策略中一系列判别充分条件可同时确保新训练集规模迭代增大