2.2 什么是弱监督学习？
- 弱监督学习可以看做是有多个标记的数据集合。子集合可以是空集、单个元素、或包含多种情况（没有标记，有一个标记，和有多个标记）的多个元素。
- 数据集的标签是不可靠的。这里的不可靠可以是标记不正确，多种标记，标记不充分，局部标记等。
- 已知数据和其一一对应的弱标签，训练一个智能算法，将输入数据映射到一组更强的标签的过程。标签强弱指的是标签蕴含的信息量的多少，比如相对于分割的标签来说，分类的标签就是弱标签。
- 举例，给出一张包含气球的图片，需要得出气球在图片中的位置及气球和背景的分割线，这就是已知弱标签学习强标签的问题。
相比监督学习、非监督学习和半监督学习，弱监督学习的特点体现在弱字上面。我们通过学习将弱监督学习的标签，强化为强标签，这是弱监督学习的一个目标。
