概念Semi-supervised Learning
半监督学习
介于监督与无监督学习之间的范式，利用少量标注数据和大量未标注数据共同训练模型，适用于标注成本高昂的场景。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
10月13日
学术界和工业界应对小样本缺陷检测的常用方法包括异常检测（如自编码器重构误差法）、数据增强与合成缺陷生成、迁移学习以及半监督/自监督学习。
待验证50%
10月12日
师生架构是半监督学习中的经典范式，教师模型对无标注样本生成伪标签，学生模型以伪标签作为监督信号训练
待验证50%