半监督学习价值凸显！谷歌大脑83页PPT介绍最新进展

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半监督、自监督学习已经成为机器学习领域的热点，过去的2019年可能是它们走向成熟开始应用的分界点。

昨天，谷歌大脑研究员Thang Luong 分享了一份PPT Learning from Unlabeles Data，介绍了谷歌最近一年来利用无标签数据的最新研究进展，展现了半监督学习将要带来的巨大价值。

半监督学习即只有少量数据有标签，大部分数据没有标签，利用这些有标签和无标签数据的机器学习问题。

以往，半监督学习仅在小规模数据集上体现价值（比如CIFAR-10），但谷歌最近的研究（NoisyStudent）显示已经在大规模数据集（ImageNet）带来了可喜的精度和鲁棒性的提升。