Pseudo-Labeling（伪标签）

伪标签技术由Lee于2013年提出，最初用于深度神经网络。其核心思想是使用当前模型对未标注数据进行预测，将置信度高的预测作为伪标签加入训练集，迭代训练。该方法简单有效，但可能引入噪声。后续改进包括置信度阈值、课程学习等。广泛应用于半监督学习、领域适应等场景。