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

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

本文着重阐述了基于图的半监督学习方法的各种变体及其概述、连接和发展方向。新的广义分类方法为图正则化和图嵌入方法提供了指导和最新的研究参考。

Feb, 2021

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

本文提出一种称为类别不平衡半监督学习（CISSL）的任务，介绍了现有的类别不平衡 SSL 方法，并提出了一种所谓的压抑一致性损失（SCL）的正则化方法，该方法对于类别不平衡情况具有鲁棒性，在 CISSL 环境下比传统方法表现更好。

Feb, 2020

本研究提出了一种基于最优主导森林的半监督学习方法，通过 homeomorphism 选择一组最具代表性的样本进行标记，并学习一个核化大边界度量对剩余未标记样本进行分类，多样化的实验结果表明，该方法在稳定性和准确性方面均有显著提高，特别是对于多模态问题具有生效性。

Aug, 2022

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

本文提出了一种探索性 EM 算法，在数据存在未知类别的情况下，通过探索性半监督学习方法对多分类学习方法进行改进，从而在具有种子示例的类上显著提高了性能。

Jul, 2013