数据集的大小会显著影响半监督学习 (SSL) 模型的性能。一般来说，更大的数据集（尤其是未标记的数据集）可以通过为学习稳健的特征表示提供更多样化的数据来提高 SSL 模型的性能。 SSL 依赖于利用未标记数据中的模式来补充有限的标记数据，而更大的未标记数据集允许模型更好地捕获底层数据分布。例如，在图像分类中，使用数百万张未标记图像训练像 SimCLR 这样的模型有助于它学习不变特征（例如，边缘、纹理），这些特征可以很好地推广到下游任务。然而，这种关系不是线性的：当数据集增长超过某个点时，性能增益会降低，特别是如果模型架构或训练资源无法相应扩展。
标记数据和未标记数据之间的平衡也很重要。即使有大量的未标记数据集，SSL 模型也需要关键的最小标记数据来指导学习。例如，使用 1,000 个标记示例和 100 万张未标记图像训练的模型在 CIFAR-10 上可能达到 90% 的准确率，但相同的模型仅使用 10 个标记示例，无论未标记数据的大小如何，都可能难以达到 70%。这是因为标记数据锚定了模型对特定任务边界的理解。相反，在不增加标记数据的情况下添加更多未标记数据仍然有帮助：在 NLP 中，当未标记数据从 1 万个扩展到 100 万个示例时，像 UDA（无监督数据增强）这样的模型会显示出改进的文本分类准确率，因为该模型学习了更丰富的语言模式。
实际考虑因素包括计算成本和数据质量。更大的数据集需要更多的训练时间和内存，这可能会限制实验。此外，噪声或不相关的未标记数据（例如，错误标记的图像、离题文本）会降低性能。诸如数据过滤、增强或课程学习（优先考虑高置信度样本）等技术有助于缓解这种情况。例如，在自训练 SSL 中，模型迭代地为未标记数据生成伪标签，但来自低质量数据的错误伪标签会传播错误。开发人员必须权衡数据集大小与这些因素——有时，具有战略增强（例如，图像的旋转、裁剪）的较小、更干净的数据集优于更大、噪声更大的数据集。诸如主动学习之类的工具还可以通过优先考虑最丰富的未标记样本来优化标记工作。