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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-10, 4000 Labels

아카이브 평가 49건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

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
Mean Teacher	Percentage error 6.28	Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results 2017-03-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
RealMix	Percentage error 6.38	RealMix: Towards Realistic Semi-Supervised Deep Learning Algorithms 2019-12-18	코드 1 · 코드 2
UPS (CNN-13)	Percentage error 6.39±0.02	In Defense of Pseudo-Labeling: An Uncertainty-Aware Pseudo-label Selection Framework for Semi-Supervised Learning 2021-01-15	코드 1 · 코드 2
Triple-GAN-V2 (ResNet-26)	Percentage error 6.54	Triple Generative Adversarial Networks 2019-12-20	코드 1
ICT (CNN-13)	Percentage error 7.29	Interpolation Consistency Training for Semi-Supervised Learning 2019-03-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
LiDAM	Percentage error 7.48	LiDAM: Semi-Supervised Learning with Localized Domain Adaptation and Iterative Matching 2020-10-13	연결 없음
ICT (WRN-28-2)	Percentage error 7.66	Interpolation Consistency Training for Semi-Supervised Learning 2019-03-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ADA-Net (ConvNet)	Percentage error 8.72	Semi-Supervised Learning by Augmented Distribution Alignment 2019-05-20	코드 1
Dual Student (600)	Percentage error 8.89	Dual Student: Breaking the Limits of the Teacher in Semi-supervised Learning 2019-09-03	코드 1 · 코드 2
Triple-GAN-V2 (CNN-13)	Percentage error 10.01	Triple Generative Adversarial Networks 2019-12-20	코드 1
VAT+EntMin	Percentage error 10.55	Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning 2017-04-13	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
GLOT-DR	Percentage error 10.6	Global-Local Regularization Via Distributional Robustness 2022-03-01	코드 1
VAT	Percentage error 11.36	Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning 2017-04-13	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
SESEMI SSL (ConvNet)	Percentage error 11.65	Exploring Self-Supervised Regularization for Supervised and Semi-Supervised Learning 2019-06-25	코드 1
Pi Model	Percentage error 12.16	Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning 2016-10-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
Triple-GAN-V2 (CNN-13, no aug)	Percentage error 12.41	Triple Generative Adversarial Networks 2019-12-20	코드 1
Bad GAN	Percentage error 14.41	Good Semi-supervised Learning that Requires a Bad GAN 2017-05-27	코드 1
GAN	Percentage error 15.59	Improved Techniques for Training GANs 2016-06-10	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 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46
Γ-model	Percentage error 20.4	Semi-Supervised Learning with Ladder Networks 2015-07-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10