在机器学习领域，监督学习一直被认为是最有效的学习方法之一。但是，这种方法受到了一个限制：需要大量有标签的数据来进行训练。对于一些应用而言，标签信息的获取可能是非常困难或代价昂贵的。而半监督学习则可以在一定程度上弥补监督学习的不足。半监督学习利用有标签数据和未标签数据的信息作为约束，以此提高学习的效果。

其中，半监督图像分类是一个备受关注的问题。在对图像进行分类时，需要对图像的特征进行提取和表征。半监督学习也可以应用于图像分类问题。在处理半监督图像分类问题时，Semi-Supervised Convolutional Neural Networks (Semi-Supervised CNNs) 一直是一种经典的方法。

半监督 CNN（模型一）

Semi-Supervised CNNs 首先利用有标签数据训练 CNN 网络。接着，使用未标签数据来训练这个网络，未标签数据中的标签信息是通过 Soft 概率分布方式来计算的。这个 Soft 标签可以作为未标签数据的伪标签。在模型训练过程中，有标签数据和未标签数据分别作为两个不同的批次进行处理，并结合反向传播来更新模型参数。

在实验中，我们使用了 CIFAR-10 数据集。使用了1,000个有标签数据和49,000个未标签数据，结果显示出了半监督 CNN 的有效性。在这个实验中，模型一的准确率达到了70%。

更强大的半监督 CNN（模型二）

为了进一步提高模型的准确性，我们尝试了一种更强大的半监督 CNN。这种方法不仅利用了有标签数据和未标签数据的信息，还引入了生成模型来发挥未标签数据的作用。

我们的方法包括两个步骤。在第一步中，我们使用有标签数据训练一个 CNN 模型。在第二步中，未标签数据被送入生成模型，生成模型产生 Soft 标签（伪标签），这些 Soft 标签被用来辅助模型学习未标签数据。通过利用未标签数据生成的 Soft 标签，模型可以更加准确地区分图像，从而提高分类的准确率。在实验中，我们使用了 CIFAR-10 数据集。使用了1,000个有标签数据和49,000个未标签数据，结果显示出了半监督 CNN 的有效性。这个模型的准确率可达到80%以上，比模型一具有更高的准确性。