Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-10, 4000 Labels

아카이브 평가 49건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
Semi-SST (ViT-Small)	Percentage error 1.41±0.10	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
Super-SST (ViT-Small)	Percentage error 1.61±0.18	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
Diff-SySC	Percentage error 3.26±0.06	Diff-SySC: An Approach Using Diffusion Models for Semi-Supervised Image Classification 2025-02-25	연결 없음
SemCo (μ=7)	Percentage error 3.8±0.08	All Labels Are Not Created Equal: Enhancing Semi-supervision via Label Grouping and Co-training 2021-04-12	코드 1
Meta Pseudo Labels (WRN-28-2)	Percentage error 3.89± 0.07	Meta Pseudo Labels 2020-03-23	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
SimMatch	Percentage error 3.96	SimMatch: Semi-supervised Learning with Similarity Matching 2022-03-14	코드 1
PAWS-NN (WRN-28-2)	Percentage error 4.0 ± 0.25	Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples 2021-04-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
SelfMatch	Percentage error 4.06±0.08	SelfMatch: Combining Contrastive Self-Supervision and Consistency for Semi-Supervised Learning 2021-01-16	연결 없음
Dash (RA, ours)	Percentage error 4.08±0.06	Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding 2021-09-01	연결 없음
Self Meta Pseudo Labels	Percentage error 4.09	Self Meta Pseudo Labels: Meta Pseudo Labels Without The Teacher 2022-12-27	연결 없음
NP-Match	Percentage error 4.11±0.02	NP-Match: When Neural Processes meet Semi-Supervised Learning 2022-07-03	코드 1
FixMatch+DM	Percentage error 4.13±0.11	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
FixMatch+CR	Percentage error 4.16	Contrastive Regularization for Semi-Supervised Learning 2022-01-17	연결 없음
EnAET	Percentage error 4.18	EnAET: A Self-Trained framework for Semi-Supervised and Supervised Learning with Ensemble Transformations 2019-11-21	코드 1 · 코드 2
FlexMatch	Percentage error 4.19±0.01	FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling 2021-10-15	코드 1 · 코드 2
DP-SSL	Percentage error 4.23±0.20	DP-SSL: Towards Robust Semi-supervised Learning with A Few Labeled Samples 2021-10-26	연결 없음
UPS (wrn-28-2)	Percentage error 4.25	NP-Match: When Neural Processes meet Semi-Supervised Learning 2022-07-03	코드 1
FixMatch (CTA)	Percentage error 4.31	FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence 2020-01-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26
LaplaceNet (WRN-28-2)	Percentage error 4.35±0.10	LaplaceNet: A Hybrid Graph-Energy Neural Network for Deep Semi-Supervised Classification 2021-06-08	코드 1
DoubleMatch	Percentage error 4.65±0.17	DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision 2022-05-11	코드 1
UPS (Shake-Shake)	Percentage error 4.86	In Defense of Pseudo-Labeling: An Uncertainty-Aware Pseudo-label Selection Framework for Semi-Supervised Learning 2021-01-15	코드 1 · 코드 2
LaplaceNet (CNN-13)	Percentage error 4.99±0.08	LaplaceNet: A Hybrid Graph-Energy Neural Network for Deep Semi-Supervised Classification 2021-06-08	코드 1
SWSA	Percentage error 5	There Are Many Consistent Explanations of Unlabeled Data: Why You Should Average 2018-06-14	코드 1 · 코드 2
ReMixMatch	Percentage error 5.14	ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring 2019-11-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
UDA	Percentage error 5.27	Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training 2019-04-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20
R2-D2 (Shake-Shake)	Percentage error 5.72	Repetitive Reprediction Deep Decipher for Semi-Supervised Learning 2019-08-09	코드 1
DMT (WRN-28-2)	Percentage error 5.79	DMT: Dynamic Mutual Training for Semi-Supervised Learning 2020-04-18	코드 1
Adaboost	Percentage error 6.05±0.12	Adaptive Boosting for Domain Adaptation: Towards Robust Predictions in Scene Segmentation 2021-03-29	코드 1 · 코드 2
SHOT-VAE	Percentage error 6.11	SHOT-VAE: Semi-supervised Deep Generative Models With Label-aware ELBO Approximations 2020-11-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
MixMatch	Percentage error 6.24	MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning 2019-05-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30