半监督学习（SSL）通过利用标记数据和未标记数据的组合来减少对标记数据的依赖，从而改进模型训练。在许多现实场景中，获得完整标记的数据集可能既耗时又昂贵。SSL通过利用通常更为丰富的未标记数据来解决这一问题。通过将标记数据用于初始训练，而未标记数据用于改进模型，SSL能够在不需要大量标记工作的情况下实现更好的性能。
SSL实现这一目标的关键方法之一是使用数据增强和一致性训练等技术。例如，模型可能在少量标记图像上进行训练，但在训练过程中，它可以处理同一图像的不同变体（如不同的旋转、缩放或颜色），作为未标记数据。其想法是，无论这些变换如何，模型都应生成一致的输出，从而鼓励模型学习数据的鲁棒特征。这种方法有效地增强了输入数据的数量，而无需明确标记每个实例。
此外，SSL还常常包括聚类方法来组织未标记数据。例如，模型可以对相似的未标记实例进行分组，然后根据这些组的多数类别分配伪标签。这种方式使得模型不仅从标记样本中学习，还从它认为相似的未标记样本中学习。因此，SSL使开发人员能够在标记样本较少的情况下创建更准确的模型，这在标记数据稀缺或获取成本昂贵时提供了一个实际的解决方案。