1 为什么要做半监督学习
有监督机器学习已经在很多领域证明了它的有效性，比如ImageNet图像分类任务，深度学习模型早在2017年，准确率就已经超过了人类。机器学习被认为是一门数据驱动的学科，数据分为两部分，data和label。通常情况下，data是比较容易获取的，而label需要标注，要珍贵很多。比如对于图像分类任务，网络上有成千上万的图片数据，但他们大多数都是没有label标注的。
通常情况下，我们可以进行一小部分数据的标注，形成有监督数据，然后再利用好其他未标注数据。这种方法称为半监督学习。半监督学习的价值在于
- 大大降低了机器学习模型对于标注数据的依赖，特别是项目处于冷启动的时候。
- 未标注数据的分布，能提供很多信息，对模型迭代有指导意义，即使他们是unlabeled
- 未标注数据大多数情况下很容易获取，数据量很大。质量不够，数量来凑。利用得当，也能产生很大价值。
2 半监督方法
2.1 self-training 自学习
self-training的大体流程如下
- 利用labeled data训练一个模型，训练方法没有任何限制
- 利用训练好的模型，对unlabled data进行predict，得到标注，称为pseudo label
- 从pseudo label中选取一些样本，放入labelled data中。选取方法也是自定义的，比如可以放入置信度比较高
- 重新训练模型，然后继续迭代。
这里要注意的是，pseudo label必须使用hard label，不能是soft label。什么是hard label呢。我们设想一个二分类任务，某个样本通过模型predict后，概率分布为[0.8, 0.2]。[0.8, 0.2]即为soft label，[1, 0]则为hard label。为什么不能使用soft label呢？因为在self-training下，soft label是模型predict出来的，你再用它作为label，模型则什么东西都学不到，模型参数原封不动。因此我们必须使用hard label
2.2 Entropy-based Regularization 熵正则
还有一种充分利用unlabeled data的方法，就是entropy-based regularization。它的思想是，模型对data的predict的概率分布，尽量集中在某一个类别上，在模型区分度高，效果好。这个也是make sense的。设想一下，如果model的predict，在每个类别上的概率，都是相同的，则此时无法确定样本的类别。故我们的模型predict的概率分布，必须尽量在某一个类别上。
那么用什么来衡量概率分布是否集中在某一个类别上呢。那就是entropy熵。表达式如下。熵越小则代表概率分布越集中。
那现在问题就很简单了，我们半监督学习的目标，包括两个
- labeled data上，模型loss要尽量小。比如分类任务的cross-entropy
- unlabeled data上，entropy要尽量小，使得概率分布尽量集中
那么目标函数就可以改为优化上面两项，表达式如下
可见，unlabeled data对机器学习模型还是很有价值的。
2.3 聚类
还有一种利用相似度来使用unlabeled data的方法。计算某个unlabeled data和所有labeled data的相似度，和谁最接近，就使用谁的类别。这种方法看似make sense，其实有很大问题。原因在于相似不代表类别相同。如下图
中间的数字2，和最右边的3更相似，但其实它应该和最左边的2，是同一个类别。半监督学习中不能直接使用相似度，那是不是代表它就没啥用武之地了呢。答案是否定的。设想一下，当数据量很大时，我们会有很多种不同形态的样本点，通过它们的传导，可以使得它们位于同一个稠密区间内，即使某两个样本相似度不高。我们可以将同一个稠密区间的样本，归类到一个类别中。那怎么得到这个稠密区间呢？那当然是采用聚类了。
采用聚类算法来实现半监督学习的步骤为
- 对所有数据进行聚类，个人感觉DBScan、HDBScan这些基于密度的聚类算法比较有效。
- 同一个聚类的，认为具有同一个类别。利用labeled data获取cluster的类别，从而得到该cluster内unlabeled data的类别。
- 利用这些有监督数据训练模型
这种方法的关键点在于，聚类的同质性。一般来说，想做到同一个cluster内的数据，都属于同一个类别，还是很难的。聚类一般包括两步，先对样本embedding为向量并计算两两距离，然后利用聚类算法（比如kmeans、HDBScan、optics、谱聚类等）进行聚类。个人认为embedding更重要一些。
另外，通过聚类算法，也可以验证标注的准确率。对属于同一cluster，但label不同的数据，可以重新进行打标。从而减少标注噪声。
2.4 Graph-based Approach 图方法
之前引入聚类，来利用unlabeled data。其实我们还可以利用graph来实现数据之间的连接。数据之间的关系，有时候比较容易获取，比如网页链接间的跳转、商品点击的前后顺序、论文引用关系等。利用数据间的关系，结合K近邻等算法，可以将离散的数据构建为一张graph图。每个数据为图的节点，数据间关系为图的边。边可以有权重。
连通在一起的节点，就被认为属于同一个类别。由其中的labeled data节点，就可以知道它们所属的类别。这个方法的关键在于
- 图构建的准确率，包括节点连接关系和边的权重
- 数据量要足够大，否则可能因为缺失了某些节点，导致某个graph连接不起来
3 总结
半监督学习对于数据利用效率还是相当有用的，特别是在冷启动环节。结合主动学习、标注噪声学习、小样本学习，可以大大降低标注成本，加快模型迭代上线时间。
转载：https://blog.csdn.net/u013510838/article/details/108539697