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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-100, 2500 Labels

아카이브 평가 16건 · 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
Semi-SST (ViT-Small)	Percentage error 16.62±0.28	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
Super-SST (ViT-Small)	Percentage error 18.51±0.36	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
SemiOccam	Percentage error 22.19	ViTSGMM: A Robust Semi-Supervised Image Recognition Network Using Sparse Labels 2025-06-04	코드 1
CCSSL(FixMatch)	Percentage error 24.3	Class-Aware Contrastive Semi-Supervised Learning 2022-03-04	코드 1
SimMatch	Percentage error 25.07	SimMatch: Semi-supervised Learning with Similarity Matching 2022-03-14	코드 1
ShrinkMatch	Percentage error 25.17	Shrinking Class Space for Enhanced Certainty in Semi-Supervised Learning 2023-08-13	코드 1
FixMatch+DM	Percentage error 25.88±0.23	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
NP-Match	Percentage error 26.03	NP-Match: When Neural Processes meet Semi-Supervised Learning 2022-07-03	코드 1
FreeMatch	Percentage error 26.47	FreeMatch: Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2022-05-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
FlexMatch	Percentage error 26.49±0.20	FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling 2021-10-15	코드 1 · 코드 2
LiDAM	Percentage error 26.50	LiDAM: Semi-Supervised Learning with Localized Domain Adaptation and Iterative Matching 2020-10-13	연결 없음
DoubleMatch	Percentage error 27.07± 0.26	DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision 2022-05-11	코드 1
Dash (RA, WRN-28-8)	Percentage error 27.18±0.21	Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding 2021-09-01	연결 없음
ReMixMatch	Percentage error 27.43±0.31	ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring 2019-11-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
FixMatch+CR	Percentage error 27.58	Contrastive Regularization for Semi-Supervised Learning 2022-01-17	연결 없음
FixMatch (CTA, WRN-28-8)	Percentage error 28.64±0.24	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