当监督学习面临标签数据不足的挑战时，OpenAI研究员Lilian Weng提出了四种有效解决方案：预训练与微调、半监督学习、主动学习以及预训练与数据自动生成。这些方法不仅在视觉任务中得到了应用，也被广泛用于语言领域。本文深入探讨了半监督学习的概念及其在模型架构优化中的重要性。我们将了解如何通过设计无监督损失函数来提升模型性能，并且探索了流形假设、平滑度假设、聚类假设和低密度分离假设等关键假设，以及它们如何指导半监督学习算法的设计。此外，本文还会介绍一致性正则化技术，它利用随机变换和扰动来增强模型对输入的一致性，从而提高其泛化能力。通过理解这些复杂但实用的策略，我们可以更好地应对现实世界中的数据稀缺问题，实现高效的监督学习任务。
