半监督学习综述28页

掌握机器学习中的半监督学习原理半监督学习是机器学习领域中的一个重要分支，它主要关注的是在有限标记样本的情况下，利用未标记样本进行模型训练。

相比于传统的监督学习和无监督学习，半监督学习更加贴近现实场景，并且可以在数据稀缺或者成本高昂的情况下得到更好的效果。

本文将从半监督学习的原理入手，介绍其在机器学习中的重要性和应用。

一、半监督学习原理1.1半监督学习简介半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。

在监督学习中，我们通常会有大量的标记样本来训练模型，而在无监督学习中，我们只能利用未标记样本来学习数据的分布和结构。

而半监督学习则是在有限标记样本的情况下，通过未标记样本的信息来提高模型的准确性和泛化能力。

1.2半监督学习原理半监督学习的原理主要有两个方面：一是通过利用未标记样本提高模型的泛化能力，二是通过利用半监督学习算法来挖掘未标记样本中的信息。

在半监督学习中，我们通常会将未标记样本利用到模型训练中，以提高模型对未知数据的适应能力。

1.3半监督学习的关键问题在实际应用中，半监督学习面临的主要问题是如何有效地利用未标记样本来提高模型的性能。

这主要包括如何选择合适的半监督学习算法和如何有效地利用未标记样本的信息。

同时，还需要解决标记样本和未标记样本之间的偏差问题，确保模型能够在未知数据上取得良好的泛化能力。

二、半监督学习的应用2.1图像识别在图像识别领域，标记样本往往难以获得，因此半监督学习可以大幅提高模型的性能。

通过利用未标记样本中的信息，可以提高模型对未知图像的识别能力，从而在实际应用中取得更好的效果。

2.2文本分类在文本分类领域，大规模标记文本的获取成本很高，因此半监督学习可以通过利用未标记文本中的信息来提高模型的性能。

例如，可以利用未标记文本中的语义信息来学习词向量或者句子表示，从而提高模型对文本的分类准确性。

2.3异常检测在异常检测领域，未标记样本往往占据绝大部分，因此半监督学习可以通过挖掘未标记样本中的信息来提高模型的性能。

有监督、⽆监督与半监督学习【总结】概念有监督学习：训练数据既有特征(feature)⼜有标签(label)，通过训练，让机器可以⾃⼰找到特征和标签之间的联系，在⾯对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。

⽆监督学习（unsupervised learning）：训练样本的标记信息未知，⽬标是通过对⽆标记训练样本的学习来揭⽰数据的内在性质及规律，为进⼀步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应⽤最⼴的是"聚类" (clustering)，其他⽆监督算法还有：密度估计(densityestimation)、异常检测（anomaly detection) 等。

半监督学习：训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据，不需要⼈⼯⼲预，让学习器不依赖外界交互、⾃动地利⽤未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习。

主动学习：有的时候，有类标的数据⽐较稀少⽽没有类标的数据很多，但是对数据进⾏⼈⼯标注⼜⾮常昂贵，这时候，学习算法可以主动地提出⼀些标注请求，将⼀些经过筛选的数据提交给专家进⾏标注，这个筛选过程也就是主动学习主要研究的地⽅了。

注：半监督学习与主动学习属于利⽤未标记数据的学习技术，只是其基本思想不同。

内容1、监督学习监督学习从训练数据集合中训练模型，再对测试据进⾏预测，训练数据由输⼊和输出对组成，通常表⽰为：测试数据也由相应的输⼊输出对组成。

输⼊变量与输出变量均为连续的变量的预测问题称为回归问题，输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题，输⼊变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。

监督算法常见的有：线性回归，神经⽹络，决策树，⽀持向量机，KNN等。

2、⽆监督学习聚类聚类试图将数据集中的样本划分为若⼲个通常是不相交的⼦集，每个⼦集称为⼀个"簇" (cluster).。

通过这样的划分，每个簇可能对应于⼀些潜在的概念(类别) ，这些概念对聚类算法⽽⾔事先是未知的，聚类过程仅能⾃动形成簇结构，簇所对应的概念语义需由使⽤者来把握和命名。

半监督学习在机器学习中的实践指南引言：机器学习是一项涉及大规模数据处理和模型训练的任务，传统的监督学习方法通常需要大量标记的数据集用于训练。

然而，在现实世界中，获取大规模标记数据集是一项昂贵且耗时的任务。

因此，半监督学习方法应运而生，它利用未标记的数据以及仅有的一小部分标记数据来提高模型的表现。

本文将介绍半监督学习在机器学习中的实践指南，包括常见的半监督学习方法和实践中的技巧。

一、半监督学习概述半监督学习是一种机器学习方法，它利用未标记的数据来辅助标记数据的学习过程。

与监督学习不同，半监督学习不需要大量标记的数据集，而是利用未标记的数据来填补标记数据的不足。

半监督学习方法的核心是利用未标记数据的分布信息和相似性来提高模型的泛化能力。

二、常见的半监督学习方法1. 生成模型方法：生成模型方法是一种常见的半监督学习方法，它通过建立数据分布的模型来进行预测。

其中，最常用的生成模型方法是基于混合高斯模型的EM算法和使用隐变量的图模型方法。

生成模型方法的优点是不依赖于数据的分布假设，可以处理高维数据和复杂的数据分布。

然而，由于生成模型方法需要估计数据的概率分布，因此在处理大规模数据时需要付出较高的计算成本。

2. 半监督支持向量机（SVM）：半监督SVM是基于支持向量机的方法，它通过构建半监督的目标函数来进行学习。

半监督SVM在标记样本和未标记样本之间建立约束，使得未标记样本在决策边界附近。

通过最大化决策边界附近的未标记样本的边际，提高模型的泛化能力。

半监督SVM的优点是可以处理高维数据和非线性数据。

然而，半监督SVM对未标记样本的分布假设较为敏感，在数据分布未知或不满足假设的情况下性能可能下降。

3. 基于图的方法：基于图的方法是一种常见的半监督学习方法，它利用数据之间的关系来进行学习。

其中，最常用的基于图的方法是拉普拉斯正则化和谱聚类。

基于图的方法将标记样本和未标记样本构建成图结构，通过最小化图的切割代价或最大化图的连通性来学习模型。

半监督学习⼀、半监督学习1-1、什么是半监督学习让学习器不依赖外界交互、⾃动地利⽤未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习（semi-supervised learning）。

要利⽤未标记样本，必然要做⼀些将未标记样本所揭⽰的数据分布信息与类别标记相联系的假设。

假设的本质是“相似的样本拥有相似的输出”。

半监督学习可进⼀步划分为纯（pure）半监督学习和直推学习（transductive learning），前者假定训练数据中的未标记样本并⾮待测的数据，⽽后者则假定学习过程中所考虑的未标记样本恰是待预测数据，学习的⽬的就是在这些未标记样本上获得最优泛化性能。

1-2、⽆标记样本的意义图⽚来源：左图表⽰根据现有的数据，我们得到的分类边界如左图中蓝线所⽰。

但是当我们有了⽆标签数据的分布信息后，两个类的分类超平⾯就变得⽐较明确了。

因此，使⽤⽆标签数据有着提⾼分类边界的准确性，提⾼模型的稳健性。

1-3、伪标签（Pseudo-Labelling）学习来源：伪标签学习也可以叫简单⾃训练（simple self-training）：⽤有标签数据训练⼀个分类器，然后⽤这个分类器对⽆标签数据进⾏分类，这样就会产⽣伪标签（pseudo label）或软标签（soft label），挑选你认为分类正确的⽆标签样本（此处应该有⼀个挑选准则），把选出来的⽆标签样本⽤来训练分类器。

上图反映的便是简单的伪标签学习的过程，具体描述如下：i)使⽤有标签数据训练模型；ii)使⽤训练的模型为⽆标签的数据预测标签，即获得⽆标签数据的伪标签；iii)使⽤(ii)获得的伪标签和标签数据集重新训练模型；最终的模型是(iii)训练得到，⽤于对测试数据的最终预测。

伪标签⽅法在实际的使⽤过程中，会在(iii)步中增加⼀个参数：采样⽐例（sample_rate），表⽰⽆标签数据中本⽤作伪标签样本的⽐率。

伪标签⽅法的更加详细介绍以及Python实现可以最后的参考⽂献。

半监督学习研究综述作者：陈武锦来源：《电脑知识与技术》2011年第16期摘要：半监督学习问题，从一开始就受到了人工智能界的高度重视，已经成为领域中的研究热点之一。

该文综述了半监督学习问题的基本思想、研究现状，简述目前的研究困难。

关键词：半监督学习；标签；分类中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)16-3887-03Semi-supervised Learning Study SummaryCHEN Wu-jinAbstract: Semi-supervised learning problems, From the outset by the artificial intelligence community have attached great importance to it, Has become a hot topic in the research field. This paper reviews the problem of semi-supervised learning the basic idea of the status quo, Summarized the current study difficult.Key words: semi-supervised learning; labeled; classification人工智能主要研究的是如何使用计算机来模拟人类的学习活动，而从样本数据中学习是机器学习研究的主要问题之一[1]。

机器学习在生活中随处可见，随着社会经济的飞速发展，计算机技术的日趋成熟，人类采集数据、存储数据的能力得到了非常大的提高，从科学界到日常生活的每一个领域都存储了海量的数据，而对这些数据如何进行分析和处理，以及如何挖掘数据中的可用数据，已经成为大部分领域的共同追求。

另外，在许多领域，往往想要获得样本数据的类别的标签非常困难，有的需要投入大量的时间、精力、资金等等，有的还需要非常雄厚的专业基础知识，缺乏类别标签，是目前处理数据的一大困难。

异常检测中的半监督学习半监督学习是一种结合有标签和无标签数据进行训练的机器学习方法，可用于异常检测。

异常检测是数据挖掘领域的重要任务，它旨在识别与正常行为模式不一致的数据点。

在许多实际应用中，由于异常样本的稀缺性和获取困难性，标记异常样本的成本往往很高。

因此，半监督学习在异常检测中具有重要意义。

半监督学习通过使用少量有标签样本和大量无标签样本来进行模型训练。

与监督学习相比，它能够更好地利用大量未标记数据中潜在的信息，并提高模型性能。

在异常检测中应用半监督学习方法可以通过利用未标记数据中正常样本的信息来提高模型对正常行为进行建模，并识别出与正常行为不一致的异常点。

半监督学习方法可以分为基于生成模型和基于判别模型两种类型。

生成模型方法旨在对数据分布进行建模，并通过比较新样本与该分布之间的差异来判断其是否为异常点。

其中一个典型算法是基于概率图模型的LOF算法（Local Outlier Factor），它通过计算每个样本点与其邻域样本点之间的局部异常因子来进行异常检测。

此外，基于高斯混合模型的方法也广泛应用于半监督异常检测中。

与生成模型方法不同，判别模型方法直接学习样本的判别函数，通过判别函数对新样本进行分类来进行异常检测。

其中一个常用的算法是半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machine），它通过最大化有标签样本和无标签样本之间的边界来学习一个判别函数。

此外，基于半监督聚类的方法也被广泛应用于半监督异常检测中。

尽管半监督学习在异常检测中具有许多优势，但仍然存在一些挑战和问题。

首先是如何选择合适的有标签样本和无标签样本。

不同选择策略可能导致不同的模型性能。

其次是如何处理数据分布不平衡问题。

在实际应用中，正常数据往往比异常数据多得多，这可能导致模型对正常数据过拟合而无法很好地识别出异常点。

此外，在实际场景中，数据分布可能会随时间发生变化，这对半监督异常检测方法提出了更高的要求。

半监督学习半监督学习事实上，未标记样本虽然未直接包含标记信息，但若它们与有标记样本是从同样的数据源独⽴同分布采样⽽来，则它们所包含的关于数据分布的信息对建⽴模型将有很⼤的益。

下图给出了⼀个直观的例⼦，若仅基于图中的⼀个正例和⼀个反例，则由于待判别样本恰位于两者正中间，⼤体上只能随机猜测；若能观察到图中的未标记样本，则将很有把握地判别为正例。

让机器不依赖外界交互、⾃动地利⽤未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习（semi-supervised learning）。

要利⽤未标记样本，必须要做⼀些将未标记样本所揭⽰的数据分布信息与类别标记相联系的假设，最常见的是"聚类假设"，即假设数据存在簇结构，同⼀个簇的样本属于同⼀个类别。

半监督学习中的另⼀种常见的假设是"流形假设"（manifold assumption），即假设数据分布在⼀个流形结构上，临近的样本拥有相似的输出值。

"邻近"程度常⽤"相似"程度来刻画，因此，流形假设可以看做聚类假设的推⼴，但流形假设对输出值没有限制，因此⽐聚类假设的适⽤范围更⼴，可⽤于更多类型的学习任务。

事实上，⽆论聚类假设还是流形假设，其本质都是"相似的样本拥有相似的输出"这个基本假设。

半监督学习可进⼀步划分为纯（pure）半监督学习和直推学习（transductive learning），前者假定训练数据中的未标记样本并⾮待预测的数据，⽽后者则假定学习过程中所考虑的未标记样本恰是待预测数据，学习的⽬的就是在这些未标记样本上获得最优泛化性能。

换⾔之，纯半监督学习是基于"开放世界"假设，希望学得模型能适⽤于训练过程中未观察到的数据，⽽直推学习是基于"封闭世界"假设，仅试图对学习过程中观察到的未标记数据进⾏预测。

⽣成⽅法式⽣成⽅法（generative methods）是直接基于⽣成式模型的⽅法，此类⽅法假设所有数据（⽆论是否有标记）都是由同⼀个潜在模型"⽣成"的。

神经网络中的半监督学习方法介绍在机器学习领域，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法。

与监督学习需要大量标记数据和无监督学习只使用无标记数据不同，半监督学习利用有限的标记数据和大量无标记数据进行训练。

神经网络作为一种强大的模型，可以通过半监督学习方法来提高其性能和泛化能力。

一种常见的半监督学习方法是自编码器。

自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它通过将输入数据编码为低维表示，再将低维表示解码为重构数据，从而学习到输入数据的特征表示。

在半监督学习中，自编码器可以通过使用标记数据和无标记数据进行训练。

标记数据用于计算重构误差，无标记数据用于学习特征表示。

通过这种方式，自编码器可以将无标记数据的特征表示与标记数据的特征表示相近，从而提高模型的泛化能力。

另一种常见的半监督学习方法是生成对抗网络（GAN）。

生成对抗网络由生成器和判别器两个神经网络组成。

生成器负责生成伪造的数据样本，判别器负责判断输入数据是真实数据还是伪造数据。

在半监督学习中，生成对抗网络可以使用标记数据和无标记数据进行训练。

生成器可以通过无标记数据生成伪造数据样本，判别器可以通过标记数据和伪造数据进行训练。

通过这种方式，生成对抗网络可以学习到无标记数据的特征表示，并将其与标记数据的特征表示相近，从而提高模型的泛化能力。

除了自编码器和生成对抗网络，还有一些其他的半监督学习方法可以应用于神经网络。

例如，一种基于图的半监督学习方法可以利用数据之间的相似性来进行标签传播。

该方法将数据样本表示为图的节点，相似的样本之间连接一条边。

标记数据的标签被用作图中节点的初始标签，然后通过传播相邻节点的标签来预测无标记数据的标签。

这种方法可以在神经网络中应用，通过使用图卷积神经网络来学习节点的特征表示和标签传播。

综上所述，神经网络中的半监督学习方法可以通过利用有限的标记数据和大量无标记数据来提高模型的性能和泛化能力。

自编码器、生成对抗网络和基于图的方法是常见的半监督学习方法，它们在神经网络中得到了广泛的应用。

半监督深度学习图像分类方法研究综述吕昊远+，俞璐，周星宇，邓祥陆军工程大学通信工程学院，南京210007+通信作者E-mail:*******************摘要：作为人工智能领域近十年来最受关注的技术之一，深度学习在诸多应用中取得了优异的效果，但目前的学习策略严重依赖大量的有标记数据。

在许多实际问题中，获得众多有标记的训练数据并不可行，因此加大了模型的训练难度，但容易获得大量无标记的数据。

半监督学习充分利用无标记数据，提供了在有限标记数据条件下提高模型性能的解决思路和有效方法，在图像分类任务中达到了很高的识别精准度。

首先对于半监督学习进行概述，然后介绍了分类算法中常用的基本思想，重点对近年来基于半监督深度学习框架的图像分类方法，包括多视图训练、一致性正则、多样混合和半监督生成对抗网络进行全面的综述，总结多种方法共有的技术，分析比较不同方法的实验效果差异，最后思考当前存在的问题并展望未来可行的研究方向。

关键词：半监督深度学习；多视图训练；一致性正则；多样混合；半监督生成对抗网络文献标志码：A中图分类号：TP391.4Review of Semi-supervised Deep Learning Image Classification MethodsLYU Haoyuan +,YU Lu,ZHOU Xingyu,DENG XiangCollege of Communication Engineering,Army Engineering University of PLA,Nanjing 210007,ChinaAbstract:As one of the most concerned technologies in the field of artificial intelligence in recent ten years,deep learning has achieved excellent results in many applications,but the current learning strategies rely heavily on a large number of labeled data.In many practical problems,it is not feasible to obtain a large number of labeled training data,so it increases the training difficulty of the model.But it is easy to obtain a large number of unlabeled data.Semi-supervised learning makes full use of unlabeled data,provides solutions and effective methods to improve the performance of the model under the condition of limited labeled data,and achieves high recognition accuracy in the task of image classification.This paper first gives an overview of semi-supervised learning,and then introduces the basic ideas commonly used in classification algorithms.It focuses on the comprehensive review of image classification methods based on semi-supervised deep learning framework in recent years,including multi-view training,consistency regularization,diversity mixing and semi-supervised generative adversarial networks.It summarizes the common technologies of various methods,analyzes and compares the differences of experimental results of different methods.Finally,this paper thinks about the existing problems and looks forward to the feasible research direction in the future.Key words:semi-supervised deep learning;multi-view training;consistency regularization;diversity mixing;semi-supervised generative adversarial networks计算机科学与探索1673-9418/2021/15(06)-1038-11doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2011020基金项目：国家自然科学基金(61702543)。