本文是arxiv上一篇较短的文章，之所以看是因为其标题中半监督和文本分类吸引了我。不过看完之后觉得所做的工作比较少，但想法其实也挺不错。
大多数的半监督方法都选择将小扰动施加到输入向量或其表示中，这种方式在计算机视觉上比较成功，但对于离散型的文本却不适合。为了将这个方法应用于文本输入，本文将神经网络\(M\)进行拆分：\(M=U \circ F\)。其中\(F\)被冻结(freeze)，用于特征提取和基于droput添加噪声，\(U\)则可以是任意的半监督算法。同时，论文还对\(F\)逐渐解冻(unfreeze)，避免预训练模型的灾难性遗忘。
引言
大多数半监督算法依赖于一致性或者平滑约束，强制模型对输入及加了轻微扰动的输入的预测一致。在CV问题中，图片可以表示成稠密连续向量，然而在文本分类任务中，每个单词被表示成one-hot形式，这种方法不合适。即使使用word embedding，文本的潜在表示还是离散的。并且，给每个单词独立加入扰动的话，会导致扰动后的单词没有实际意义。
针对上述问题，本文提出将一个神经网络分解为两部分，即\(M = U \circ F\)。其中\(F\)作为特征编码器和扰动函数（比如可以使用语言模型），\(U\)可以是任意的半监督算法。\(F\)通常是领域无关的，而\(U\)则是领域特定的。这也是论文题目叫做layer partitionning的原因。
方法
上图左边部分就是整个模型的示意图，论文使用ULMFiT作为\(F\)特征编码器，将每个输入转化到连续的向量空间，然后再由\(U\)（\(\prod\)模型，Temporal Emsebling等）进行学习。
同时\(F\)还用于给输入施加噪声。但作者没有使用通用的\(\tilde{x} \leftarrow x + \epsilon\)这种方式，而是使用dropout作为噪声。作者认为\(F\)在通用领域预训练，比通用的方式包含更多的文本信息，对到此加入噪声使happy变成sad这种方式可能会完全改变文本性质。
接下来就是如何训练\(U\)的事情了，论文列举了两个模型，分别是\(\prod\)-Model和temporal ensembling model。它们都是半监督学习算法，示意图如上图右边部分。
训练到一定程度，作者提出逐渐解冻\(F\)中的网络，这是因为此时\(U\)已经在\(\{F(x)\}\)上训练饱和，可以让\(F\)同样也学到一些任务相关的特定特征了。
实验
论文使用Internet Movie Dataset（IMDb)和TREC-6数据集，主要是进行情感分类。