本文考察了在复杂预测任务中半监督学习的应用，提出了一种基于预测聚类树的（分层）多标签分类方法，并通过实验评估证明了该方法及其集成学习的显着优势。此外，该方法具有可解释性和时间复杂度优势。

Jul, 2022

我们通过引入额外的熵损失构建了一个分类器，用于对来自已知和未知类别的数据进行分类，从而改进了现有的半监督学习方法在已知和未知类别的分类中的表现。通过在 CIFAR-100 和 STL-10 两个基准图像分类数据集上的实验证明，我们相对于现有的 SSL、开放集合 SSL 和开放世界 SSL 方法取得了巨大的改进。当标记数据非常有限（每个类别 1-25 个标记示例）时，进步最为显著。

Aug, 2023

本文提出了一种新的 Pseudo-Labeling 半监督三维目标检测框架，通过引入 STE 和 CBV 模块提高了教师模型的性能，同时提出了 BCL 软监督信号来减小错误样本对训练的负面影响。实验证明，在 ONCE 和 Waymo 数据集上，我们的方法显著提高了基线，同时在 Waymo 数据集上，只使用了一半的注释即可超过完全注释的 oracle 模型。

Jul, 2022

本文提出一种新的 SSL 算法，通过引入转移学习和自主监督来初始化数据的表示，再利用新算法，交替拟合有标签和无标签点以降低过拟合和避免标签和无标签损失平衡的问题。实验证明，该方法在标准基准测试中表现优异，特别是在从其他任务或数据集中细化时，效果更佳。

May, 2019

本文提出一种基于伪标签的半监督学习方法，能够处理 open-world SSL 问题，并通过样本不确定性和类别分布先验知识等手段，为已知和未知类别的未标记数据生成可靠的类别分布感知型伪标签。该方法在多种常用数据集上表现良好，特别是在 CIFAR-100，ImageNet-100 和 Tiny ImageNet 数据集上的表现显著优于现有的最先进技术。

Jul, 2022

本文提出一种针对医疗图像分类领域的半监督学习方法，借助于新领域、新标签的未标记数据，采用基于双路径异常值估计和变分自动编码器预训练的方法，实现更好的开放场景下的分类表现。在实验中，该模型在不同的医疗学习场景下 Demonstrate 了更好的分类表现。

Apr, 2023

通过实现多种常用的 SSL 技术并在一系列实验中进行测试，研究发现简单基线方法的表现通常被低估，而 SSL 方法对标记和未标记数据的敏感性不同，当未标记数据集包含类外示例时性能可能会显著下降，因此我们提供了一个公共代码重现平台以帮助实现 SSL 技术在实际应用中的可行性。

Apr, 2018

本文提出了一种新的并行图学习框架 (PG-learn)，具有基于梯度的优化边缘权重和自适应资源分配方案的并行超参数搜索算法，能显著提高图构建的准确性和高效扩展到高维问题。

Sep, 2019

本研究提出了一种基于样本加权的半监督 3D 点云学习方法，通过双层优化框架估计权重并引入三种正则化技术，提高了模型的稳定性和准确性。实验结果表明该方法在 3D 点云分类和分割任务中具有有效性和可行性。

May, 2022

本文提出了一个 semi-supervised learning (SSl) 的新方法：Mixture of Expert/Imitator Networks，该模型通过利用大量未标记数据来训练 imitator 网络模拟 expert 网络的标签分布，从而提高 text classification 任务的性能，实验结果表明该方法可适用于多种深度神经网络模型，并且性能随未标记数据的增加而提高。

Oct, 2018