SSL（半监督学习）可以帮助减少机器学习模型中的偏差，但其有效性取决于其应用方式和所用数据的质量。当模型过度拟合到有限或不具代表性的标记数据集时，通常会产生偏差。 SSL 通过利用标记和未标记数据来解决此问题，从而扩大模型对各种模式的接触。例如，如果用于图像分类的标记数据集主要包含室内环境中猫的图像，则添加具有室外场景或不同光照条件的未标记数据可以帮助模型更好地泛化，从而减少对特定环境的偏差。然而，SSL 并不是一个保证修复的方案——如果未标记数据本身存在偏差，模型可能会继承这些缺陷。
SSL 减轻偏差的一种实用方法是通过伪标签或一致性正则化等技术。在伪标签中，模型为未标记数据生成标签，然后根据这些预测重新训练。如果未标记数据包含代表性不足的群体（例如，医疗保健数据集中罕见的医疗状况），模型可能会学习更准确地识别它们。一致性正则化（对略微修改的输入（例如，旋转的图像）强制执行稳定预测）也可以减少对虚假相关性的依赖。例如，经过训练用于检测肿瘤的模型最初可能会将特定的扫描仪伪影与疾病相关联。通过应用来自不同扫描仪的未标记数据的 SSL，该模型会学习专注于实际的肿瘤特征，而不是设备噪声。
然而，SSL 在减少偏差方面的成功取决于仔细的实施。如果未标记数据反映了标记数据中的偏差——例如，两者主要包括年龄预测任务中的年轻人——SSL 将无法解决该问题。开发人员必须审核未标记数据的多样性，并积极寻找具有代表性的样本。此外，如果将最初有偏差的预测视为基本事实，则自训练等 SSL 方法可能会放大错误。为了避免这种情况，可以采用置信度阈值（仅使用高置信度的伪标签）或将 SSL 与公平感知损失函数相结合等技术。例如，在根据有偏差的历史数据训练的招聘工具中，补充来自代表性不足群体的未标记简历并在训练期间惩罚人口差异可能会产生更公平的模型。简而言之，SSL 是一种工具，而不是解决方案——它的影响取决于有意的设计选择。