Um die Bestätigungsverzerrung von CAM in einphasigen WSSS-Methoden noch weiter zu reduzieren, könnten folgende zusätzliche Techniken eingesetzt werden:
Ensemble-Lernen: Durch die Verwendung von Ensemble-Lernalgorithmen können mehrere Modelle trainiert werden, um die Bestätigungsverzerrung zu reduzieren und robustere Ergebnisse zu erzielen.
Aktive Lernstrategien: Durch die Integration von aktiven Lernstrategien kann das Modell gezielt nach zusätzlichen Trainingsdaten suchen, um die Bestätigungsverzerrung zu minimieren.
Dynamische Gewichtung von Pseudo-Labels: Durch die Anpassung der Gewichtung von Pseudo-Labels basierend auf ihrer Zuverlässigkeit können unzuverlässige Pseudo-Labels stärker berücksichtigt oder sogar ignoriert werden.
Erweiterte Datenaugmentation: Durch die Verwendung von erweiterter Datenagumentationstechniken können die Modelle robuster gegenüber Rauschen in den Pseudo-Labels werden und die Bestätigungsverzerrung reduzieren.
Transferlernen: Durch die Integration von Transferlernen aus ähnlichen Aufgaben oder Domänen kann die Modellleistung verbessert und die Bestätigungsverzerrung reduziert werden.