对于训练集，这次给了两个数据集，一个是半监督的（5000个），一个是全监督的（5000个）。然后还有一个测试集、一个用于排行的测试数据集。

~~然后万恶的老师搞了一个排行榜，让我们去提交我们的结果~~

刚开始我们想的就是使用一个CNN模型，然后利用伪标签进行半监督学习。数据集肯定是增强了的，包括对于结果分类，输入也是进行了增强了的。

刚开始还好，我们提交了CNN的结果，一下子就干到了排行榜第一。

~~然后我们就摆烂了~~

然后就是在DDL的前3天，一下子就掉到第三了。😡

这下就坐不安稳，在网AI上到处找资料。然后看到了VAE模型，但之前事情有点多，就没做这个。

直到DDL的前一天下午，才开始写这个模型。

然后我初略地看了一下VAE的原理，以为我懂了，就开始写代码了。~~后来我才发现我理解错了。~~

这个是我理解的：

后面发现我理解错了，其实VAE模型还有一个KL散度啥的。但是把这玩意加上去模型反而又根本学不到东西了，由于时间比较紧，就没再去改了。

虽然但是，这个伪VAE的效果还是蛮不错的，又干到榜一了。

项目代码