半監(jiān)督學習（SSL）是機器學習中的一種基本學習任務類型，介于監(jiān)督學習（SL）和無監(jiān)督學習（UL）之間。它結(jié)合了兩者的優(yōu)點，在訓練過程中同時使用有標簽數(shù)據(jù)和無標簽數(shù)據(jù)，以較低的訓練成本實現(xiàn)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(shù)據(jù)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(guān)注并取得了顯著進展，尤其是在使用未標記數(shù)據(jù)進行模型訓練方面。自2013年以來，SSL的研究重點轉(zhuǎn)向提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性，并開始與深度學習相結(jié)合。2023年，基于半監(jiān)督學習算法的半監(jiān)督學習-多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（SSL-MCCNN）已應用于煤油-柴油加氫裂化等復雜過程。

半監(jiān)督學習的目標是使用有限的已標記數(shù)據(jù)來提高模型的性能，并從未標記數(shù)據(jù)中分類或提取特征。根據(jù)不同的使用場景，半監(jiān)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(jiān)督支持向量機、熵正則化和自訓練。隨著時代的發(fā)展，SSL已應用于計算機視覺、生物化學、醫(yī)療診斷、經(jīng)濟等復雜領域。

半監(jiān)督學習通過使用少量的標記數(shù)據(jù)來訓練模型，在監(jiān)督學習的預測能力和無監(jiān)督學習的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)探索能力之間架起了橋梁。它使用無監(jiān)督學習技術(shù)從無標簽數(shù)據(jù)中提取有用信息，并將這些信息集成到有監(jiān)督學習模型中以增強模型性能。它不僅使用無監(jiān)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(jiān)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(xiàn)目標任務；在橋接過程中，半監(jiān)督學習被迭代優(yōu)化，并通過假設檢驗和約束來保證學習過程的穩(wěn)定性。最后，半監(jiān)督學習實現(xiàn)了在標記數(shù)據(jù)稀缺時提高學習效率和預測精度的目標。

與之相比，監(jiān)督學習可以在大量標注數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)較高的準確率，但成本較高；無監(jiān)督學習不依賴于標記數(shù)據(jù)，適用于數(shù)據(jù)探索和模式發(fā)現(xiàn)，但在特定任務中的性能可能不如監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。

傳統(tǒng)算法出現(xiàn)

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(jiān)督學習是在傳統(tǒng)的監(jiān)督學習模型中探索未標記樣本的價值。大多數(shù)學習算法是對傳統(tǒng)機器學習算法的改進，并通過在監(jiān)督學習中添加未標記樣本來實現(xiàn)。

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(shù)在傳統(tǒng)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(qū)。直接求解非常困難，并且計算量隨著數(shù)據(jù)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(xiàn)，但半監(jiān)督支持向量機和協(xié)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(yōu)化問題，很難求解并獲得全局最優(yōu)解，并且對協(xié)同訓練的假設苛刻，人們開始嘗試其他方法進行半監(jiān)督學習。在2000年之后的十年里，大量的半監(jiān)督學習算法開始出現(xiàn)。這一時期的標志是明確提出了“半監(jiān)督學習”的概念并形成了全新的算法體系，使半監(jiān)督學習逐漸形成了一種不同于傳統(tǒng)監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的相對獨立的學習方法。這一時期的半監(jiān)督學習主要包括混合模型、偽標簽（自訓練）、圖論半監(jiān)督學習、流形半監(jiān)督學習等。

現(xiàn)代半監(jiān)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(shù)據(jù)生成偽標簽并將其納入訓練過程，利用未標記數(shù)據(jù)提高了模型的性能。該方法為后續(xù)半監(jiān)督學習研究提供了新思路。隨后，梯形網(wǎng)絡的推出標志著深度學習技術(shù)與半監(jiān)督學習相結(jié)合的趨勢。梯形網(wǎng)絡不僅可以學習數(shù)據(jù)的表面特征，還可以通過結(jié)合生成模型和判別模型來捕獲數(shù)據(jù)的深層結(jié)構(gòu)，這使得模型即使在有限的標記數(shù)據(jù)下也表現(xiàn)出良好的泛化能力。

2016年，時態(tài)集成方法通過在訓練過程中引入時態(tài)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(shù)的指數(shù)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(shù)的發(fā)展。該方法結(jié)合了偽標簽和臨時集成的優(yōu)點，通過使用模型參數(shù)的指數(shù)移動平均值作為目標網(wǎng)絡來提高半監(jiān)督學習的穩(wěn)定性和性能。

半監(jiān)督深度學習

半監(jiān)督深度學習的發(fā)展是對深度學習領域中標記數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡，為多層神經(jīng)網(wǎng)絡的半監(jiān)督訓練奠定了基礎。隨后，研究人員提出了多種半監(jiān)督深度學習算法，包括無監(jiān)督特征學習、正則化約束和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）。這些方法的發(fā)展不僅提高了未標記數(shù)據(jù)的利用效率，而且增強了模型的泛化能力。

半監(jiān)督深度學習的研究進展，特別是在處理標記數(shù)據(jù)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(shù)的不斷進步，預計未來半監(jiān)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(jiān)督學習算法生成虛擬數(shù)據(jù)樣本集，通過數(shù)據(jù)增強提升模型提取豐富的特征信息。提出的半監(jiān)督學習-多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)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(jiān)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(jīng)常使用無標記信息來提高學習效率。半監(jiān)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(shù)據(jù)的依賴:在某些情況下，可能很難獲得高質(zhì)量的標簽數(shù)據(jù)，例如在醫(yī)學圖像分析或文本分類中。半監(jiān)督學習可以減少對大量標記數(shù)據(jù)的需求，從而減少數(shù)據(jù)準備的成本和時間。

理論價值:半監(jiān)督學習的研究推動了機器學習理論的發(fā)展，特別是在探索如何從有限的已標記數(shù)據(jù)中進行有效學習以及如何利用未標記數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息方面。這為開發(fā)新的學習算法和理論框架提供了動力。

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

半監(jiān)督學習

自我訓練：自訓練是半監(jiān)督學習中的一種迭代方法。在開始時，它使用少量的標記數(shù)據(jù)來訓練一個初始分類器。然后，使用該分類器預測未標記數(shù)據(jù)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(shù)。

多視角學習：半監(jiān)督多視圖深度區(qū)分表示學習（SMDDRL）旨在學習多視圖數(shù)據(jù)中的表達性特征表示。核心原理是使用兩個網(wǎng)絡來投影每個視圖的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)的共享信息和特定信息。該方法可以充分利用多視圖數(shù)據(jù)的一致性和互補性，減少學習表示中的冗余。

半監(jiān)督學習已經(jīng)廣泛應用于各個行業(yè)，以解決現(xiàn)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(jīng)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(guān)科研團體投入的時間和資金。在生物信息學中，半監(jiān)督學習可用于構(gòu)建軟傳感器以監(jiān)測乙醇生產(chǎn)過程中乙醇濃度的變化，如病毒毒性預測和DNA結(jié)構(gòu)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(jù)半監(jiān)督學習分析藥物結(jié)構(gòu)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(yè)知識的幫助下標記一個小數(shù)據(jù)集。一旦訓練了數(shù)據(jù)，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(wǎng)絡內(nèi)容分類：互聯(lián)網(wǎng)上有數(shù)十億個網(wǎng)站，它們有不同的分類內(nèi)容。為了使網(wǎng)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(wǎng)頁上的內(nèi)容。半監(jiān)督學習可以通過標記內(nèi)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(nèi)的許多搜索引擎在其搜索結(jié)果中使用半監(jiān)督學習模型對網(wǎng)頁進行標記和排名。

經(jīng)濟和金融：SSL在經(jīng)濟和金融領域的應用主要體現(xiàn)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(jié)合借款人有限的標記數(shù)據(jù)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(gòu)及時發(fā)現(xiàn)并防止?jié)撛诘钠墼p行為。此外，通過分析股價和成交量等未標記數(shù)據(jù)，半監(jiān)督學習有助于提高對市場趨勢的預測能力。半監(jiān)督學習通過有效利用未標記數(shù)據(jù)增強了模型的泛化能力，對于提高經(jīng)濟和金融行業(yè)的質(zhì)量和效率具有重要意義。