Машинное обучение, классификация изображений

https://arxiv.org/abs/1911.04252
Когда речь заходит о deep learning’e в целом и о задачи классификации изображений в частности, общепринятой точкой зрения является, что чем больше размеченных данных, тем лучше качество модели.
Получить качественный размеченный датасет может быть долго и дорого, поэтому вместе с небольшим количеством размеченных данных можно использовать неразмеченные данные, которые имеются в избытке.