当对大量的标记数据集合(如ImageNet)进行训练时,深度神经网络展示了它们在特殊监督学习任务(如图像分类)上的卓越表现。然而,创建这样的大型数据集需要大量的资源、时间和精力。这些资源在很多实际案例中可能无法获得,限制了许多深度学习方法的采用和应用。为了寻找数据效率更高的深度学习方法,以克服对大型标注数据集的需求,近年来,我们对半监督学习应用于深度神经网络的研究兴趣日益浓厚,通过开发新的方法和采用现有的半监督学习框架进行深度学习设置。在本文中,我们从介绍半监督学习开始,对深度半监督学习进行了全面的概述。然后总结了在深度学习中占主导地位的半监督方法。

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