在人工智能（AI）行业中，标签数据是一种珍贵的商品。监督学习是训练人工智能模型的最常用方法，在很大程度上依赖于大量的标签数据。但是，获取此类数据可能既耗时又昂贵，而且通常需要领域专业知识。半监督学习 (SSL) 技术通过利用标签和未标记数据来增强模型性能，为这一挑战提供了一个有前途的解决方案。让我们探索半监督数据标签中的一些前沿方法，重点关注自我训练、联合训练和多视角学习等策略。
背景
在深入研究高级技巧之前，让我们简要回顾一下半监督学习的基础知识。SSL 是一种机器学习范例，它将少量带标签的数据与大量未标记的数据相结合来训练模型。SSL 背后的关键思想是利用未标记数据中的底层结构和模式来提高模型的泛化能力。
SSL 算法通常遵循两个步骤：
- 在标注数据上训练模型以获得初始预测。
- 使用模型对未标记数据的预测来生成伪标签并以迭代方式重新训练模型。
该过程允许模型从已标记和未标记的数据中学习，从而提高其性能。
自我训练
自我训练是最简单和最广泛使用的 SSL 技术之一。基本思想是在标注数据上训练模型，然后使用其对未标记数据的预测来生成伪标签。然后，将伪标签数据与原始标记数据相结合，以迭代方式重新训练模型。
例如， SFT LLM （监督式微调大型语言模型）可用于通过使用特定领域数据微调大型语言模型来增强自训练技巧的性能。事实证明，这种方法在需要自然语言理解的任务中是有益的，它使模型能够更有效地适应专业语言模式并提高其预测准确性。
自训练算法可以归纳如下：
- 在标注数据上训练基础模型。
- 使用基础模型预测未标记数据的标签。
- 选择最有信心的预测作为伪标签。
- 将伪标签数据与原始标记数据合并。
- 在组合数据集上重新训练模型。
- 重复步骤 2-5，直到收敛或达到指定的迭代次数。
自我训练的主要挑战之一是选择可靠的伪标签。已经提出了各种策略来解决这个问题，例如设置置信阈值、使用集成方法或采用蒙特卡罗退出等不确定性估计技术。
自我训练的最新进展包括：
- 嘈杂的学生训练：这种方法通过在伪标签步骤中向输入数据和模型添加噪声来扩展自我训练。噪声有助于模型学习更稳健的特征并改善泛化。
- 修复比赛: fixMatch 将一致性正则化与伪标签相结合。它对未标记的数据进行强增强，并确保模型对相同输入的弱增强版本和强增强版本的预测保持一致性。
联合训练
联合训练是另一种流行的 SSL 技术，它利用数据的多种视图或表示形式。其想法是在不同的特征集或模式上训练两个或多个模型，让它们通过为未标记的数据提供伪标签来相互教学。
协同训练算法的工作原理如下：
- 根据不同的特征集或模式将标注数据拆分为两个或多个视图。
- 使用带标签的数据在每个视图上训练不同的模型。
- 使用每个模型预测未标记数据的标签。
- 从每个模型中选择最有信心的预测作为其他模型的伪标签。
- 在组合的带标签和伪标签数据上重新训练模型。
- 重复步骤 3-5，直到收敛或达到指定的迭代次数。
联合训练假设给定班级标签，不同的视图在条件上是独立的，并且每个视图都足以学习目标概念。这些假设在实践中可能并不总是成立，但是联合训练仍然成功地应用于自然语言处理和计算机视觉等各个领域。
联合培训的最新进展包括：
- 多视角联合训练：这种方法将联合训练扩展到处理两个以上的视图。它根据不同的视图组合训练多个模型，并利用它们的共识来生成伪标签。
- 使用深度学习进行联合训练: 联合训练已适应深度神经网络。深度协同训练不是使用预定义的功能集，而是使用不同的网络架构或随机初始化来学习数据的多种表示形式。
多视角学习
多视角学习是一个更广泛的框架，涵盖了共同训练等技术，旨在利用数据多视图提供的补充信息。除了共同培训外，其他多视角学习方法还包括：
- 多视角对比学习：这种方法通过最大化同一实例的不同视图之间的一致性，同时最大限度地减少不同实例之间的一致性来学习共享的表示空间。然后，学习的表示可以用于下游任务，例如分类或聚类。
- 多视图自动编码器：该技术使用自动编码器架构从多个视图中学习常见的潜在表示。自动编码器经过训练，可以从共享的潜在空间中重建每个视图，从而捕获数据的底层结构。
- 多视图学习：这种方法将数据表示为图表，其中节点对应实例，边代表视图之间的相似之处。然后可以应用基于图形的 SSL 技术，例如标签传播或图形卷积网络，来利用多视图信息。
多视角学习已成功应用于各个领域，包括图像和视频分析、生物信息学和推荐系统。
挑战和未来方向
尽管在半监督数据标签方面取得了进展，但仍然存在一些挑战：
- 可扩展性: SSL 技术通常需要迭代训练，而且计算成本可能很高，尤其是在处理大规模数据集时。开发更有效的算法和利用分布式计算资源是未来研究的重要方向。
- 坚固性：SSL 方法可能对未标记数据的质量以及噪音或误导性示例的存在敏感。处理噪声数据和异常值的技术对于现实世界的应用至关重要。
- 域名适应：将 SSL 技术应用于新域或任务通常需要仔细调整和调整。能够有效利用预训练模型并使其适应新环境的迁移学习和领域适应策略是重要的研究领域。
- 可解释性: 随着 SSL 方法变得越来越复杂，了解其决策过程和解释其预测变得更具挑战性。开发可解释的 SSL 模型和可视化技术对于建立信任和促进这些方法在现实世界应用程序中的部署至关重要。
自然语言处理中的半监督学习
自然语言处理 (NLP) 是一个严重依赖大量标签数据来完成文本分类、命名实体识别和情感分析等任务的领域。但是，由于可用的文本数据量巨大，并且需要特定领域的专业知识，因此在自然语言处理中获取标签数据可能特别具有挑战性。半监督学习技术在应对这些挑战方面显示出令人鼓舞的结果。
一个突出的例子是使用诸如 BERT（来自变形金刚的双向编码器表示）等语言模型进行半监督学习。这些模型使用自监督目标（例如掩码语言建模）在大量未标记的文本数据上进行预训练。然后，可以在较小的带标签数据集上对预训练的模型进行微调，以执行特定的 NLP 任务，从而实现最先进的性能。
NLP 中的其他 SSL 技术包括：
- 半监督序列标记：这种方法利用未标记的数据通过使用自我训练或联合训练等技术来改善序列标签任务的性能，例如命名实体识别或语音部分标记。
- 半监督文本分类：自训练、共同训练和多视图学习等 SSL 方法已成功应用于文本分类任务，例如情感分析或主题分类，以减少对标签数据的需求。
计算机视觉中的半监督学习
计算机视觉是另一个半监督学习显示出巨大前景的领域。随着深度学习的出现，对大规模标注图像数据集的需求变得越来越明显。但是， 为图像添加注释 是一个耗时且劳动密集型的过程，使半监督学习成为一种有吸引力的方法。
计算机视觉中一些值得注意的 SSL 技术包括：
- 半监督物体检测：可以使用 SSL 技术训练目标检测模型，例如 Faster R-CNN 或 YOLO，以利用未标记的图像。已经采用了自我训练、协同训练和一致性正则化等方法，在有限的标签数据下提高对象检测性能。
- 半监督语义分割：语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类标签。SSL 技术，例如自我训练、共同训练和对抗学习，已被用于将未标记的图像纳入训练过程并提高分割精度。
- 半监督图像分类：已经对图像分类任务的 SSL 方法进行了广泛研究，其目标是为整个图像分配分类标签。已经采用了自我训练、共同训练和伪标签等技术来利用未标记的图像并提高分类性能。
半监督学习的评估指标
由于存在未标记的数据，评估半监督学习模型的性能可能具有挑战性。监督学习中使用的传统评估指标，例如准确性、精度、召回率和 F1 分数，可以应用于数据的标记部分。但是，需要额外的指标来评估伪标签的质量以及模型在未标记数据上的性能。
一些常用的 SSL 评估指标包括：
- 换能精度：该指标衡量模型在 SSL 训练过程结束后对未标记数据的表现。它表明该模型在多大程度上可以很好地推广到新的、看不见的数据。
- 伪标签精度：该指标评估 SSL 模型生成的伪标签的质量。它将伪标签与真实标签（如果有）或人类注释者分配的标签进行比较。
- 标签效率：与完全监督的方法相比，该指标量化了实现一定性能水平所需的标签数据量的减少。它有助于评估 SSL 在减轻注释负担方面的有效性。
用于半监督学习的工具包和库
已经开发了一些工具包和库，以促进半监督学习技术的实施和试验。一些受欢迎的选择包括：
- TensorFLOW SSL: TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了一个名为 TensorFlow SSL 的库，该库提供了一系列 SSL 算法和实用程序。它包括自我训练、共同训练和一致性正则化等技术的实现。
- PyTorch 闪电: PyTorch Lightning 是 PyTorch 的高级框架，它提供了一个名为 Bolts 的库，其中包含各种 SSL 技术的实现。它为将 SSL 方法应用于不同的任务和数据集提供了简化的界面。
- scikit-learn: scikit-learn 是 Python 中流行的机器学习库，它包含多种 SSL 算法，例如 LabelPropagation 和 LabelSpreaping。这些算法可以轻松集成到现有的 scikit-learn 工作流程中。
- AllennLP: AllenNLP 是一个基于 PyTorch 构建的开源 NLP 库。它为自然语言处理任务中的半监督学习提供了一个框架，包括自我训练和共同训练等技术的实现。
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