Semi-Supervised Learning（半监督学习）

半监督学习诞生于20世纪70年代，随着数据爆炸式增长，标注数据昂贵而稀缺，未标注数据易得，因此成为研究热点。其技术核心包括自训练、协同训练、生成式模型、图半监督学习等。近年来，深度半监督学习通过一致性正则化、伪标签和熵最小化等方法，在图像分类等领域取得显著成果，成为连接监督与无监督学习的重要桥梁。