半监督学习(Semi-Supervised Learning)是介于监督学习和无监督学习之间的一种机器学习方法。它利用大量未标注数据和少量标注数据来构建学习模型。
半监督学习的主要思想是:
- 利用少量标注数据进行初步训练,得到一个初步的学习模型。
- 使用初步模型对大量未标注数据进行预测,得到这些数据的标签。
- 将预测得到的未标注数据标签作为新的监督信息,与初始标注数据一起继续训练模型。
- 重复2-3步,不断地使用模型预测未标注数据得到标签,并结合训练数据驱动模型提高,实现自我迭代。
这样,半监督学习方法可以通过预测为未标注数据赋予“软标签”,并结合监督信息不断提高模型性能,最终得到一个性能更优的学习模型。
半监督学习适用于以下两种情况:
- 标注数据比较昂贵或难以获取,但未标注数据比较丰富的场景。
- 数据复杂度比较高,人工标注的质量难以保证,希望结合模型预测效果提高标注质量的场景。
半监督学习相比于监督学习,可以充分利用未标注数据中的信息,相比于无监督学习,可以使用监督信息有效地约束学习过程。是一种折中的学习方法。
具体地,常用的半监督学习方法有:
- 自训练(Self-Training):使用模型对未标注数据进行预测,并将高置信度的预测结果作为新的监督信息进行模型训练。
- 生成模型(Generative Models):使用生成网络对输入和输出同时建模,最大化联合概率分布,以学习隐变量表示。例如,变分自动编码器(VAE)。
- 图神经网络(Graph Neural Networks):使用图结构对输入数据中的关系建模,通过优化节点分类和图结构相关的损失函数实现学习。
- 迁移学习(Transfer Learning):使用预训练模型对源域数据(标注数据)和目标域数据(未标注数据)进行特征提取,然后使用这些特征进行后续的监督学习。
半监督学习作为一种重要的机器学习方法,可以有效地利用未标注数据的信息来训练学习模型。正确理解和应用半监督学习的思想与方法,可以在标注数据较少的情况下构建出性能更优的学习系统。这也需要我们不断学习相关理论知识和实践经验。