半監督學習（SSL）是機器學習中的一種基本學習任務類型，介于監督學習（SL）和無監督學習（UL）之間。它結合了兩者的優點，在訓練過程中同時使用有標簽數據和無標簽數據，以較低的訓練成本實現目標任務。SSL誕生于20世紀90年代，當時它主要專注于圖論和概率模型。進入21世紀，隨著大數據和深度學習的興起，SSL在計算機視覺和自然語言處理領域獲得了更多關注并取得了顯著進展，尤其是在使用未標記數據進行模型訓練方面。自2013年以來，SSL的研究重點轉向提高模型的泛化能力和穩定性，并開始與深度學習相結合。2023年，基于半監督學習算法的半監督學習-多通道卷積神經網絡（SSL-MCCNN）已應用于煤油-柴油加氫裂化等復雜過程。

半監督學習的目標是使用有限的已標記數據來提高模型的性能，并從未標記數據中分類或提取特征。根據不同的使用場景，半監督學習可以分為分類、回歸、聚類和降維四個任務。每個任務包括不同的算法模型，如模型生成、半監督支持向量機、熵正則化和自訓練。隨著時代的發展，SSL已應用于計算機視覺、生物化學、醫療診斷、經濟等復雜領域。

半監督學習通過使用少量的標記數據來訓練模型，在監督學習的預測能力和無監督學習的數據結構探索能力之間架起了橋梁。它使用無監督學習技術從無標簽數據中提取有用信息，并將這些信息集成到有監督學習模型中以增強模型性能。它不僅使用無監督特征學習算法從所有樣本（包括已標記樣本和未標記樣本）中學習樣本的隱藏特征或隱藏變量表示，還使用有監督分類器對未標記樣本對應的隱藏特征進行分類，從而間接實現目標任務；在橋接過程中，半監督學習被迭代優化，并通過假設檢驗和約束來保證學習過程的穩定性。最后，半監督學習實現了在標記數據稀缺時提高學習效率和預測精度的目標。

與之相比，監督學習可以在大量標注數據的情況下實現較高的準確率，但成本較高；無監督學習不依賴于標記數據，適用于數據探索和模式發現，但在特定任務中的性能可能不如監督學習和半監督學習。

傳統算法出現

20世紀90年代，一些學者開始嘗試使用未標記樣本來提高分類器的性能。早期的半監督學習是在傳統的監督學習模型中探索未標記樣本的價值。大多數學習算法是對傳統機器學習算法的改進，并通過在監督學習中添加未標記樣本來實現。

從20世紀90年代到21世紀初，直接支持向量機（直推式SVM）和S3VM相繼誕生。S3VM的目標函數在傳統支持向量機的基礎上增加了未標記樣本的約束項，以防止分類超平面穿過樣本密集區。直接求解非常困難，并且計算量隨著數據集的增加而急劇增加，這使得早期的算法很難在實際中應用。與此同時，最大似然分類器、貝葉斯分類器、多層感知器和支持向量機也相繼出現，但半監督支持向量機和協同訓練仍有較大影響力。

多樣化成熟算法

由于SVM是一個非凸的離散組合優化問題，很難求解并獲得全局最優解，并且對協同訓練的假設苛刻，人們開始嘗試其他方法進行半監督學習。在2000年之后的十年里，大量的半監督學習算法開始出現。這一時期的標志是明確提出了“半監督學習”的概念并形成了全新的算法體系，使半監督學習逐漸形成了一種不同于傳統監督學習和無監督學習的相對獨立的學習方法。這一時期的半監督學習主要包括混合模型、偽標簽（自訓練）、圖論半監督學習、流形半監督學習等。

現代半監督算法研究

偽標簽法是2013年前后提出的一種簡單有效的方法。通過為未標記數據生成偽標簽并將其納入訓練過程，利用未標記數據提高了模型的性能。該方法為后續半監督學習研究提供了新思路。隨后，梯形網絡的推出標志著深度學習技術與半監督學習相結合的趨勢。梯形網絡不僅可以學習數據的表面特征，還可以通過結合生成模型和判別模型來捕獲數據的深層結構，這使得模型即使在有限的標記數據下也表現出良好的泛化能力。

2016年，時態集成方法通過在訓練過程中引入時態一致性約束來增強模型的泛化能力。該方法通過計算模型參數的指數移動平均值并鼓勵當前模型輸出與該平均值一致來減少訓練過程中的噪聲。同時，Mean Teacher方法進一步促進了SSL技術的發展。該方法結合了偽標簽和臨時集成的優點，通過使用模型參數的指數移動平均值作為目標網絡來提高半監督學習的穩定性和性能。

半監督深度學習

半監督深度學習的發展是對深度學習領域中標記數據依賴性的回應。隨著深度學習在圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域取得的顯著成就，研究人員開始探索如何利用大量未標記數據來輔助訓練深度模型。Weston等人首次嘗試將圖論中的拉普拉斯正則化項引入神經網絡，為多層神經網絡的半監督訓練奠定了基礎。隨后，研究人員提出了多種半監督深度學習算法，包括無監督特征學習、正則化約束和生成對抗網絡（GAN）。這些方法的發展不僅提高了未標記數據的利用效率，而且增強了模型的泛化能力。

半監督深度學習的研究進展，特別是在處理標記數據稀缺的實際問題時，顯示出巨大的潛力和應用價值。隨著深度學習技術的不斷進步，預計未來半監督深度學習方法將在理論和應用兩方面取得更多突破。2023年，中海油惠州石化有限公司利用半監督學習算法生成虛擬數據樣本集，通過數據增強提升模型提取豐富的特征信息。提出的半監督學習-多通道卷積神經網絡（SSL-MCCNN）還用于加氫裂化等復雜工藝過程，可以有效提取過程中的時間和空間特征，提高模型的預測性能。

認知心理學的啟示:半監督學習為理解人類學習過程提供了見解。在學習過程中，人類經常使用無標記信息來提高學習效率。半監督學習模型可以模擬這一過程，從而更好地理解人類認知機器。

減少對標簽數據的依賴:在某些情況下，可能很難獲得高質量的標簽數據，例如在醫學圖像分析或文本分類中。半監督學習可以減少對大量標記數據的需求，從而減少數據準備的成本和時間。

理論價值:半監督學習的研究推動了機器學習理論的發展，特別是在探索如何從有限的已標記數據中進行有效學習以及如何利用未標記數據的結構信息方面。這為開發新的學習算法和理論框架提供了動力。

協作培訓：在實際應用中，獲取大量的標注數據往往是昂貴或不可行的。協同訓練利用有標簽數據和無標簽數據的互補優勢，通過迭代過程來提高模型的預測能力:首先，用有標簽數據訓練一個初始模型，并由該模型為無標簽數據分配標簽，從而創建一個偽標簽數據集，然后將該偽標簽數據集與原始有標簽數據集合并以訓練新模型并進行迭代，每次迭代都可能產生更準確的偽標簽數據，從而逐步提高模型的性能。

半監督學習

自我訓練：自訓練是半監督學習中的一種迭代方法。在開始時，它使用少量的標記數據來訓練一個初始分類器。然后，使用該分類器預測未標記數據的標簽，這些預測稱為偽標簽。在隨后的迭代中，這些偽標簽被包含在訓練集中以更新和改進分類器。重復該過程，直到滿足某個停止標準，例如性能不再提高或達到預定的迭代次數。

多視角學習：半監督多視圖深度區分表示學習（SMDDRL）旨在學習多視圖數據中的表達性特征表示。核心原理是使用兩個網絡來投影每個視圖的數據，一個用于提取共享信息，另一個用于提取特定信息。然后，將所有視圖的共享信息和特定信息組合起來表示樣本，以同時學習多視圖數據的共享信息和特定信息。該方法可以充分利用多視圖數據的一致性和互補性，減少學習表示中的冗余。

半監督學習已經廣泛應用于各個行業，以解決現實生活中遇到的各種問題。主要應用領域有:圖像識別、圖像分類、信息檢索、生物信息學、經濟金融等。

生物學、化學信息學：在化學和生物學領域的應用減少了相關科研團體投入的時間和資金。在生物信息學中，半監督學習可用于構建軟傳感器以監測乙醇生產過程中乙醇濃度的變化，如病毒毒性預測和DNA結構重建。在化學信息學中，它不僅僅限于預測化學藥物的毒性，還可以預測藥物對某些疾病癥狀的治療效果，同時可以根據半監督學習分析藥物結構的圖像。

圖像和語音分析：圖像和音頻文件通常沒有標簽，給它們加標簽是一項昂貴而艱巨的任務。在人類專業知識的幫助下標記一個小數據集。一旦訓練了數據，就實施SSL來標記剩余的音頻和圖像文件，從而改進圖像和語音分析模型。

網絡內容分類：互聯網上有數十億個網站，它們有不同的分類內容。為了使網絡用戶能夠獲得這些信息，需要一個龐大的人力資源團隊來組織和分類網頁上的內容。半監督學習可以通過標記內容并對其進行分類來提供幫助，從而改善用戶體驗。包括百度和谷歌在內的許多搜索引擎在其搜索結果中使用半監督學習模型對網頁進行標記和排名。

經濟和金融：SSL在經濟和金融領域的應用主要體現在信用評估、欺詐檢測、市場預測和風險管理等方面。它可以結合借款人有限的標記數據和大量未標記的交易記錄來提高信用風險預測的準確性。而且，SSL可以識別異常交易模式，幫助金融機構及時發現并防止潛在的欺詐行為。此外，通過分析股價和成交量等未標記數據，半監督學習有助于提高對市場趨勢的預測能力。半監督學習通過有效利用未標記數據增強了模型的泛化能力，對于提高經濟和金融行業的質量和效率具有重要意義。