半监督学习分类算法

资 源 简 介

半监督学习分类算法

详 情 说 明

半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的机器学习范式，特别适用于标注数据稀缺但未标注数据充足的场景。在分类问题中，半监督学习能有效利用未标注样本提升模型性能。

以MNIST手写数字识别为例，传统监督学习需要大量标注样本，而半监督学习可以通过以下几种典型方法实现：

自训练算法：首先用少量标注数据训练初始分类器，然后对未标注数据进行预测，将高置信度的预测结果作为伪标签加入训练集，迭代优化模型。

标签传播算法：基于图模型构建样本间的相似度矩阵，通过相邻节点间的标签传递过程，使标签信息从已标注样本扩散到未标注样本。

一致性正则化：对输入的微小扰动施加约束，强制模型对未标注数据产生一致的输出分布，增强泛化能力。

半监督学习在MNIST上的应用展现了三大优势：降低标注成本、提高数据利用效率、改善模型鲁棒性。需要注意伪标签质量监控和噪声样本过滤，避免错误累积。在实际应用中，通常需要结合特定任务调整样本选择策略和置信度阈值。