1. 面试官：如果您需要在半监督学习中处理大量未标记的数据，您会选择使用哪种算法，并解释为什么?

2. 面试官：请解释半监督学习与无监督学习之间的主要区别，并说明适用于每种方法的场景。

3. 面试官：在半监督学习中，讨论标签传播算法，并说明它的优点和局限性。

4. 面试官：对于半监督学习中的图卷积网络，解释其工作原理并列举其应用领域。

5. 面试官：如果您需要训练一个半监督生成对抗网络 (GAN)，您会如何设计损失函数以实现更好的生成效果?

6. 面试官：半监督学习任务中的数据不平衡问题如何影响模型的性能，您认为怎样的方法可以缓解这种影响?

7. 面试官：解释拉普拉斯正则化在半监督学习中的作用，并举例说明其效果。

8. 面试官：深度半监督学习中的自监督学习是如何发挥作用的?请提供一个自监督学习的示例，并说明其在半监督学习中的价值。

9. 面试官：针对半监督聚类问题，解释半监督 k-均值算法，并说明其在实际应用中的优势和限制。

10. 面试官：在半监督学习中，研究领域自适应的概念是什么，它在哪些机器学习任务中发挥重要作用?