弱监督学习：监督学习的一种。大致分3类，第一类是不完全监督（incomplete supervision），即，只有训练集的一个（通常很小的）子集是有标签的，其他数据则没有标签。这种情况发生在各类任务中。例如，在图像分类任务中，真值标签由人类标注者给出的。从互联网上获取巨量图片很容易，然而考虑到标记的人工成本，只有一个小子集的图像能够被标注。第二类是不确切监督（inexact supervision），即，图像只有粗粒度的标签。第三种是不准确的监督（inaccurate supervision），模型给出的标签不总是真值。出现这种情况的常见原因有，图片标注者不小心或比较疲倦，或者某些图片就是难以分类。
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