很多算法工程师说，给我标注好标签，我上去一把梭就搞定了。
标注这件事是有成本的，现实生活中，无标签的数据易于获取，而有标签的数据收集起来通常很困难，标注也耗时和耗力。
在这种情况下，半监督学习（Semi-Supervised Learning）应运而生，一种用于解决有一些少量带标签的样本，和大量无标签的样本的场景下的算法。
伪标签学习（pseudo learning），算是半监督学习算法里面一个strong baseline吧。
这也是我们前面提到的少有的在很多数据集上通用的刷分方法。
所有数据集上给神经网络刷分的通用方法
其原理用一句话说，用少量的有标注数据训练模型，推导出无标注数据的近似标签，或者软标签。加回去训练就行。
像不像武当纵云梯，左脚踩右脚。
听起来挺离谱的，我们把步骤用伪代码实现一下。
model1.fit(train_set,label, val=validation_set) #step1
pseudo_label=model.pridict(test_set) #step2
new_label = concat(pseudo_label, label) #step3
new_train_set = concat(test_set, train_set) #step3
model2.fit(new_train_set, new_label, val=validation_set) #step4
final_predict = model2.predict(test_set) #step5
用网上一个经典的图来说就是。
具体的步骤可以对应着伪代码中的注释
step1&2:将有标签部分数据分为两份：train_set&validation_set，并训练出最优的model1
step3:用model1对未知标签数据(test_set)进行预测，给出伪标签结果pseudo-labeled
step4:将train_set和pseudo-labeled 融合作为新的new_train_set，训练出最优的model2
step5:再用model2对未知标签数据(test_set)进行预测，验证还是用之前的validation_set，得到最终的final result label
注意一个细节，验证集validation_set从头到尾都没有参与到训练之中，这是为了防止leak。
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