이 논문은 자기 훈련 방법(pseudo-labeling, 엔트로피 최소화)에 적합한 경험적 위험 함수와 정규화 기법을 제안한다. 이러한 접근법은 f-divergence와 α-Rényi divergence에 기반을 두고 있으며, 노이즈가 있는 pseudo-label에 대해 더 강건한 성능을 보인다.
