在Keras中進行半監督學習任務，可以利用標簽部分的有監督數據和無標簽的無監督數據進行模型訓練。以下是一個基本的半監督學習示例：
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
# 定義輸入層
inputs = Input(shape=(input_dim,))
# 定義隱藏層
hidden_layer = Dense(64, activation='relu')(inputs)
# 定義輸出層
outputs = Dense(output_dim, activation='softmax')(hidden_layer)
# 創建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# 使用有標簽的數據訓練模型
model.fit(X_train_labeled, y_train_labeled, epochs=10, batch_size=32)
# 使用無標簽的數據繼續訓練模型
model.fit(X_train_unlabeled, y_train_unlabeled, epochs=10, batch_size=32)
在半監督學習任務中，通常會使用一些無監督學習方法（如自編碼器、聚類等）來利用無標簽數據來提高模型性能?？梢愿鶕唧w任務的需求選擇合適的無監督學習方法，并將其與有監督學習方法結合起來進行模型訓練。
