Pseudo-Label

定义 Definition

pseudo-label（伪标签）：在机器学习/深度学习中，指由模型对未标注数据自动预测并生成的“标签”，再把它当作训练时的监督信号使用，常见于半监督学习与自训练（self-training）方法中。（有时也泛指“看起来像标签、但并非人工真实标注”的标签。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈsuːdoʊ ˌleɪbəl/

例句 Examples

We added pseudo-labels to the unlabeled data.
我们给未标注数据加入了伪标签。

After the model reached a stable accuracy, it generated pseudo-labels for new samples, which helped improve performance without extra annotation.
当模型准确率稳定后，它为新样本生成伪标签，从而在不增加额外人工标注的情况下提升了性能。

词源 Etymology

pseudo- 来自希腊语 pseudes，意为“假的、伪的”；label 意为“标签”。合起来就是“伪造/自动生成的标签”。该术语在机器学习语境中流行，强调这些标签并非人工真值（ground truth），而是模型推断结果。

相关词 Related Words

• Label
• Annotation
• Semi-Supervised Learning
• Self-Training
• Teacher-Student
• Confidence Threshold
• Weak Supervision
• Noisy Label
• Active Learning

文献与著作 Literary / Notable Works

• Dong-Hyun Lee (2013): Pseudo-Label: The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neural Networks（提出并推广“pseudo-label / pseudo-labeling”在深度学习半监督训练中的用法）
• Kihyuk Sohn et al. (2020): FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence（方法中使用高置信度预测作为伪标签）
• Olivier Chapelle, Bernhard Schölkopf, Alexander Zien (eds.) (2006): Semi-Supervised Learning（半监督学习经典著作，讨论与伪标签/自训练相近的思路与方法）