1. 面试官：如何使用生成对抗网络 (GAN) 实现半监督学习？

2. 面试官：请解释自训练 (Self-training) 在半监督学习中的应用和挑战。

3. 面试官：探索半监督聚类在计算机视觉中的实际应用，并讨论其优势和局限性。

4. 面试官：详细说明生成模型在半监督学习中的作用和原理。

5. 面试官：解释如何在半监督学习中使用无标签数据提高模型性能，并提出相应的评估方法。

6. 面试官：半监督学习中的数据无序性如何影响模型的训练和泛化能力？

7. 面试官：探讨半监督学习中的标签传播算法及其在计算机视觉中的应用领域。

8. 面试官：请解释半监督学习中的小样本学习 (Few-shot Learning) 算法原理和实际应用情景。

9. 面试官：介绍领域自适应 (Domain Adaptation) 在半监督学习中的重要性和实现方式。

10. 面试官：讨论半监督学习中的标签噪声问题及其对计算机视觉任务的影响。