会议论文《δ-距离及其在半监督增强中的应用》发表于第十五届全国图象图形学学术会议。该文提出了一种新的距离度量方法——δ-距离，用于改进半监督学习中的数据增强效果。通过引入δ-距离，算法能够更准确地捕捉样本间的相似性，从而提升模型的泛化能力。研究结果表明，该方法在多个图像分类任务中取得了显著的性能提升。
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