当监督学习面临标签数据不足的挑战时，OpenAI研究员Lilian Weng提出了四种创新方法：预训练+微调、半监督学习、主动学习和预训练+数据集自动生成。这些策略不仅能够提升模型性能，还能在资源有限的情况下提供更好的解决方案。本文深入探讨了半监督学习这一关键技术，以及如何通过生成模型和基于图的方法来优化模型架构。我们将详细介绍损失函数的设计，包括监督损失和无监督损失，以及如何使用加权项来平衡两者。在此基础上，我们还会分析四种假设——平滑度假设、聚类假设、低密度分离假设以及流形假设——它们是理解半监督学习过程中的重要工具。此外，本文还将探讨一致性正则化，这是一种强大的技术，可以提高模型的一致性并降低过拟合风险。最后，我们将介绍Π-模型和时序集成，它们是实现这种一致性正则化的两个关键框架。这些建议对于任何希望在实际应用中进行有效且高效的机器学习项目的人来说都是至关重要的。
