“SSL，即半监督学习，通过在训练过程中同时利用有标签和无标签数据来帮助解决过拟合问题。过拟合发生在模型学习记住训练数据而不是从中概括，从而导致在未见数据上的表现不佳。通过利用更大规模的无标签数据池来配合一小部分有标签数据，SSL使模型能够发现潜在的结构和模式，而这些在单独使用有标签数据时可能会被遗漏。这可以减少对特定于训练数据集的噪声的记忆。
在SSL方法中，可以应用一致性正则化等技术，其中模型学习在不同扰动或增强下对相同输入生成相似的输出。例如，如果一张图像稍作改变（例如旋转或裁剪），一个有效的模型依然应能正确分类。这种正则化鼓励模型关注数据的基本特征，而不是可能无法很好概括的具体细节。此外，伪标记（pseudo-labeling）等方法涉及根据模型的预测为无标签数据分配标签，从而有效丰富训练数据集，并为模型提供更为多样化的信息进行学习。
实施SSL不仅可以对抗过拟合，还可以改善在有标签数据有限或获取成本高的情况下模型的性能。例如，在自然语言处理领域，模型可能最初仅在一小部分有标签句子上进行训练，然后使用大量无标签文本进行细化。通过这样做，模型从更广泛的上下文中学习，能够更好地理解语言的细微差别，促进更好的概括能力。因此，通过有标签和无标签数据的结合使用，SSL有效地减轻了过拟合，同时提升了模型在新未见数据上的良好表现能力。”