在SSL中，“无标签学习”的概念是什么？
半监督学习（SSL）中的“无标签学习”指的是使用少量标记数据和大量未标记数据相结合来训练模型。 核心思想是利用未标记数据中的结构或模式来提高模型性能，即使标签稀缺。 与完全依赖标记示例的监督学习不同，SSL算法使用一致性正则化、伪标记或对比学习等技术从未标记数据中提取有用的信号。 例如，在图像分类中，模型可以使用标记的猫和狗的图像，以及未标记的动物图像来学习一般特征，如毛皮纹理或耳朵形状，即使并非每个示例都有明确的标签。
SSL方法通常依赖于关于数据结构的假设。 一个常见的假设是相似的数据点（例如，同一对象的图像）应该具有相似的预测。 例如，像FixMatch这样的技术将伪标记（为未标记数据分配临时标签）与一致性正则化（确保模型预测在图像旋转等小扰动下保持稳定）相结合。 该模型首先使用其当前预测为未标记数据生成伪标签，然后根据这些伪标签进行训练，同时强制执行相同输入增强版本之间的一致性。 这使得模型可以通过从标记的示例和未标记数据中的推断模式中学习来更好地泛化。
SSL的实际好处是减少了对昂贵的标记数据集的依赖。 例如，在自然语言处理（NLP）中，使用SSL训练的模型可以使用一小部分标记的客户评论（例如，“正面”或“负面”），以及大量的未标记评论语料库。 通过分析未标记数据中的单词共现或句子结构，模型可以推断情感模式，从而提高分类准确性。 然而，挑战包括确保伪标签的可靠性，并避免确认偏差（即不正确的伪标签会降低性能）。 开发人员通常通过使用置信度阈值或迭代细化来解决这个问题。 总的来说，当为每个数据点添加标签不切实际时，SSL提供了一个灵活的框架来训练模型。