半监督学习中，一部分数据带标签，一部分不带标签，在模型训练过程中，带标签的数据我们注重分类，无标签的数据我们注重分布。半监督坚持一致性正则（consistency regularization）来进行半监督学习（semi-supervised learning）。一致性正则要求一个模型对相似的输入有相似的输出，即给输入数据注入噪声，模型的输出应该不变，模型是鲁棒的。

返回其他任意类型值，但注意得返回2个。大多数情况是程序写错了导致返回的。