一篇国外大佬发文：
国外大佬发文：让AI自己给数据加标签，然后把损失函数用相应的方式来表达：把自动加标签的噪音和可能的偏差都考虑进去。
最近有两篇研究，都是这方面的例子：
一是MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning
Arxiv码：1905.02249
二是Unsupervised Data Augmentatio
Arxiv码：1904.12848
其次，有一个根本上的变化，是人类已经意识到半监督学习会在机器学习隐私中，扮演一个很重要的角色了。
比如，PATE (Arxiv码：1610.05755) 方法里面定假设有监督的数据是私有的。那在教师-学生网络里，学生型就有强大的隐私保障，可以只用未标记的数据 (公开数据) 进行训练。
在知识蒸馏 (Distilling Knowledge) 中，有些对隐私敏感的方法，成为了联合学习 (Federated Learning) 的一个关键推动力：
因为这样的方法，可以保障高效的分布式学习 (Distributed Learning) ，模型不需要访问用户数据，在数学上保障了隐私。
原文：The Quiet Semi-Supervised Revolution
https://towardsdatascience.com/the-quiet-semi-supervised-revolution-edec1e9ad8c
MIT的《半监督学习（Semi-Supervised Learning）》
http://www.acad.bg/ebook/ml/MITPress-%20SemiSupervised%20Learning.pdf
结语
总体来看，半监督机器学习无论是采用聚类、图传播、数据增强还是泛化学习，主要依据的理论基础都是labeled和unlabeled data在分布上的连续性和一致性，因此机器学习方法可以利用这点进行有效的结构化学习，增强模型的表征能力，进而很好地提高预测效果。虽然半监督机器学习已经取得了一些很好的结果，从近两年ICML、ICLR和NeurIPS等会议看，相关工作也越来越多，但是还远没有到CV中的ResNet和NLP中的BERT的水平，要实现100x Data真正发挥作用，还需要学术界和工业界共同努力。
半监督学习
半监督学习通常情况下，只有少量的有label数据，但是可以获得大量的无label数据，在这种情况下希望能够获得跟监督学习获得相似甚至相同的效果。半监督学习的历史其实已经也比较久远了，2009年Chapalle编著的Semi-Supervised Learning，就对其定义和原理做了详细介绍。在计算力随着深度学习的热潮快速发展的同时，大量的label贫困任务出现，于是半监督学习也越来越重要。
半监督学习近两年最有亮点的工作当属发表在EMNLP'2018的Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation，大幅提升了半监督机器机器翻译的SOTA。
翻译训练过程示意
在整个训练过程中，B)先对其两种语言的work级别翻译，然后C)针对两种语言分别学一个Language Model，获得语言分布，最后D)再根据语言分布反复使用Back-Translation在已知的少量句对上翻译获得最终模型。这种方案大幅提高了在对齐句对不多的语种之间的翻译质量，同时由于其novelty，获得了EMNLP'2018的Best Paper Award，初读此文时有一种眼前一亮的感觉。（尽管标题叫Unsupervised Machine Translation，但是实际上利用到了部分label数据，我更愿意将其归类为Semi-Supervised Machine Translation。）
最近Google的研究人员又提出来一种新的半监督训练方法MixMatch，这种方法号称是Holistic的，综合运用了：A)distribution average; B)temperature sharpening; C)MixUp with labeled and unlabeled data. 其训练过程如下：
这个方法在CIFAR-10上只有250个label时能将错误率从38%降到11%，令人印象深刻。『江山代有才人出』，另一波Google的研究人员提出了UDA，在我看来这种方法更为彻底，也更加End-to-End。UDA主要利用数据分布的连续性和一致性，在输入有扰动的情况下，输出应该保持稳定，于是对于unlabeled data增加了一个损失函数：
即有扰动和无扰动的unlabeled data的预估分布的KL距离应该非常小，同时数据扰动用尽可能贴近任务本身的方法去做，比如图像用AutoArgument，文本用上面提到的Back-Translation和Word Replacement。
UDA训练示意
UDA的效果在文本和图像上都得到了很好地验证，大幅降低标注数据不足情况下得错误率；更值得关注的一点是，即便在ImageNet这种标注数据已经非常多的情况下，再使用UDA依然能带来效果的提升，说明UDA在数据分布拟合上具有很好地通用性。
上海交通大学屠恩美：
半监督深度学习方法可分为三类：无监督特征学习类，正则化约束类，生成式对抗网络类。