实现半监督学习的常用方法是添加一个无监督分支来使用未标记的数据。总体思路是，在有标签数据和未标记数据的情况下，首先使用有标签数据训练神经网络模型，然后使用未标记数据得到模型的“伪标签”，之后通过有标签和伪标签来训练网络模型。
具体来说，可以通过下列步骤来实现半监督学习：
1.使用有标签数据训练监督学习模型； 2.使用未标记数据进行预测，得到伪标签； 3.使用有标签数据和伪标签数据重新训练网络模型，以缩小已知标签数据和未标记数据的差距； 4.根据训练好的网络模型对测试数据进行预测。
此外，半监督学习还可以结合生成对抗网络（GAN）来使用未标记数据，或者使用自编码器（autoencoder）来先将数据编码到低维空间中，再在低维空间中通过监督学习来进行分类。
如果你对半监督学习领域需要更多了解，可以查看相关图书和科学论文，例如《Semi-Supervised Learning》一书和Yoshua Bengio等人发表的《Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks》一文。此外，许多开源的半监督学习框架也可以供你进行实验和研究，例如TensorFlow、Keras和PyTorch等。