今天在看半监督的时候，突然想起这个问题：
半监督用训好的模型去生成伪标签，再把伪标签当做真标签去训，但是模型能生成伪标签说明模型已经学到了这部分内容，把模型已经学会的内容加进去，让模型继续学，能学出什么新东西呢？
去知乎搜了一下，一张图简洁明了地解决了我的疑问，太有力了，所以记录一下。
比如这张图展示的分布，如果我们一开始只有红蓝两个点是labelled，那么我们直接分，只能分出右边的情况。
但是使用半监督，我们不断地用已有的数据，给新的未标签的数据打标签，就可以变成左边这种分类器。
所以，半监督的意义是，在给未标注的数据打标签的过程中，我们实际上还是引入了新的信息：真实的数据分布。
如果某个场景里用半监督不能引入这个信息，那么在那个场景里半监督是无效的。
顺便记录一下查询过程中了解的直推式学习。
直推式学习不同于一般的归纳式学习，它是可以看到测试集的。
核心思想就是，我们常用的归纳型学习是通过在训练集上优化并学习，但是我们的最终目标是在数据集上做得好，并不是很在乎训练集上能有多少准确度。所以，可以把测试集的情况也拿进来看到，在这种前提下，去预测测试集的结果。（有点像半监督学习的作用对吧）
但是他的缺点在于，不同于归纳式学习学好了之后，如果有新的数据，直接塞进模型预测就好。直推式学习每引进一个新的测试数据，都要重新训练。
