前言
监督学习往往需要大量的标注数据，
而标注数据的成本比较高
．
因此
，
利用大量的无标注数据来提高监督学习的效果有着十分重要的意义．
这种利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的方式称为
半监督学习
（
Semi-Supervised Learning，
SSL
）．
本文将介绍两种半监督学习算法
：
自训练和协同训练
．
自训练
自训练（Self-training
）是一种半监督学习的方法，它通过结合有标签数据和无标签数据来提高模型的性能。在自训练中，首先使用有标签数据进行初始模型的训练，然后使用该模型对无标签数据进行预测，并将置信度较高的预测结果作为伪标签加入到有标签数据集中，再重新训练模型。通过迭代这个过程，逐步扩充有标签数据集和改进模型。
协同训练
协同训练
（
Co-Training
）
是自训练的一种改进方法
，
通过两个基于不同
视角
（
view
）
的分类器来互相促进．
协同训练结构图
由于不同视角的条件独立性，
在不同视角上训练出来的模型就相当于从不同视角来理解问题，
具有一定的互补性
．
协同训练就是利用这种互补性来进行自训练的一种方法．
首先在训练集上根据不同视角分别训练两个模型𝑓
1
和
𝑓
2
，然后用 𝑓
1
和 𝑓2
在无标注数据集上进行预测，各选取预测置信度比较高的样本加入训练集，重新训练两个不同视角的模型，并不断重复这个过程．
协同训练的基本框架如下：
1.
初始阶段：将有标签数据集随机分成两个子集，分别为视角
1
和视角
2
。使用视角
1
的特征训练模型
1
，使用视角
2
的特征训练模型
2
。
2.
交替迭代：在每次迭代中，使用已训练好的模型对无标签数据进行预测，并选择置信度较高的样本加入到相应的视角的有标签数据集中。
3.
模型更新：使用扩充后的有标签数据集重新训练模型
1
和模型
2
。
4.
重复步骤
2
和步骤
3
，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或模型性能不再提升）。
