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本文回顾了一些常见的半监督算法，随后介绍了作者在 NIPS 2017 展示的 Mean Teacher 项目。
Mean Teacher 的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780
Mean Teacher 的 GitHub 地址：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher/
半监督学习即将迎来黄金时代。
深度学习模型已在多年来展示了超越人类能力的表现。但是，使用标准监督技术进行训练需要大量正确标记的数据。若有能力使用未标记的数据，将为许多新的应用打开大门，例如医疗成像、气候建模、自动驾驶中的感知等。
幸运的是，在今年，半监督图像分类方法已经改进，从而使用未标记的数据变得实际可行。另外，其中最好的方法出乎意料地简单。
今年，半监督图像分类的准确率有了飞跃性的提高。以下是 4000-label CIFAR-10 中的当前最佳结果的更新：
（测试误差：31.9）In 2012 ：https://arxiv.org/abs/1206.6407
（测试误差：20.4）In 2015 ：https://arxiv.org/abs/1507.02672
（测试误差：15.6）In 2016 ：https://arxiv.org/abs/1606.03498
（测试误差：12.4）In 2017：Π model ：https://arxiv.org/abs/1610.02242