未标记实例在Weka模型构建（神经网络）中的影响

Question

两种情况：

1. 我有一组标签为“0”，“1”和“？”的实例。我使用标记的（1,0）来训练多层感知器（默认设置，SMOTE校正，LOOCV来估计性能），建立模型然后预测“？”实例。
2. 我使用所有实例（1,0，？）来训练NN（默认设置，SMOTE校正1和0实例之间的不平衡，如前所述，LOOCV用于估计性能）。

给出两种情况之间每次预测变化的分数。

我的问题是，NN如何处理训练集中未标记的实例？情况1是不好的方法吗？

感谢