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概述

目前我了解的方法基本上采用 有标记数据上的监督学习（如CrossEntropy) + 无标记数据上的无监督学习， 即:

$$ loss_{semi} = loss_{labelled data} + loss_{unlabelled data} $$

有标记数据可使用通用的监督学习方法求LOSS， 而无标记数据一般是要使得噪音noise、扰动pertubation造成的输出变化最小。

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