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Π-model 和 temporal ensemble 都出自论文 Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning，都是利用一致性约束（consistency regularization）来进行半监督学习（semi-supervised learning）。
Π-model 可以说是最简单的一致性约束半监督学习方法了，训练过程的每一个 epoch 中，同一个无标签样本前向传播（forward）两次，通过 data augmentation 和 dropout 注入扰动（或者说随机性、噪声），同一样本的两次 forward 会得到不同的 predictions，Π-model 希望这两个 predictions 尽可能一致，即模型对扰动鲁棒。
Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning 这篇文章应该是正式提出 Π-model 的论文，Semisupervised learning with ladder networks 这篇提出的是 Γ-model，Π-model 是其简化版。Π-model 在一个 epoch 对每个无标签样本只 forward 两次，而如果是 forward 多次，那么就是 transform/stability 方法，所以 Π-model 是 transform/stability 方法的特例。
temporal ensemble 对 Π-model 的改进在于，训练过程的每一个 epoch 中，同一个无标签样本前向传播（forward）一次。那么另一次怎么办呢？temporal ensemble 使用之前 epochs 得到的 predictions 来充当，具体做法是用 moving average 的方式计算之前 epochs 的 predictions，使得 forward 的次数减少一半，速度提升近两倍。
temporal ensemble 的 ensemble 在哪？通过 moving average 来平均之前 epochs 的模型的输出，这隐式地利用了 ensemble。
一个问题，利用 moving average 能得到当前 epoch 下模型准确的 prediction 吗？在训练前期，模型经过一个 epoch 训练提升就很大，这个时候很可能就是不准的，即使 moving average 有集成学习的思想；在训练后期，模型效果一个 epoch 提升不明显或者较小，这个时候 moving average 得到的 prediction 和当前 epoch 下的 prediction 应该就相近了。而随训练过程逐渐增大无标签样本权重 \(w(t)\) 可以解决这个问题。
[1] Laine, S., Aila, T. (2016). Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning arXiv https://arxiv.org/abs/1610.02242
[2] Rasmus, A., Valpola, H., Honkala, M., Berglund, M., Raiko, T. (2015). Semi-Supervised Learning with Ladder Networks arXiv https://arxiv.org/abs/1507.02672
[3] Sajjadi, M., Javanmardi, M., Tasdizen, T. (2016). Regularization With Stochastic Transformations and Perturbations for Deep Semi-Supervised Learning arXiv https://arxiv.org/abs/1606.04586
【半监督学习】Π-model、temporal ensemble
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/12825797.html
