半监督学习方法结合了少量标记数据和大量未标记数据，利用未标记数据来改进模型的性能。以下是几种常见的半监督学习方法：

1. **自训练（Self-training）**：模型先用少量标记数据进行训练，然后使用这个模型来预测未标记数据的标签。置信度高的预测结果被加入到标记数据集中，模型再次训练。

2. **共训练（Co-training）**：利用两种或多种不同的模型或特征视图，对未标记数据进行预测。只有当两个模型都对某个数据点有高置信度时，才将其预测标签加入到标记数据集中。

3. **生成对抗网络（GANs）**：使用生成器网络生成未标记数据，并用判别器网络区分生成数据和真实数据。通过这个过程，模型学习到数据的分布，从而提升分类器的性能。

4. **图半监督学习（Graph-based Semi-supervised Learning）**：将数据点表示为图的节点，边表示数据点之间的相似性。标记信息通过图的结构传播，未标记数据通过与标记数据的相似性来获得标签。

5. **一致性正则化（Consistency Regularization）**：假设模型对相同数据的轻微扰动（如数据增强）应该产生相似的输出。通过最小化扰动前后模型输出的差异来增强模型的稳定性。

6. **伪标签（Pseudo-labeling）**：使用模型对未标记数据进行预测，并将置信度高的预测结果作为“伪标签”，这些伪标签与真实标签一起用于模型训练。

7. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用预训练模型的知识，将其应用到当前的半监督学习任务中，以减少对大量标记数据的需求。

8. **拉普拉斯正则化（Laplacian Regularization）**：利用数据的流形假设，通过在流形上平滑模型的输出，使得相似的数据点具有相似的标签。

这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以充分利用未标记数据，提高模型的泛化能力和性能。