Papers with Code · CC BY-SA 4.0

cifar-100, 10000 Labels

아카이브 평가 29건 · 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.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
Semi-SST (ViT-Small)	Percentage error 13.50±0.14	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
Super-SST (ViT-Small)	Percentage error 14.20±0.17	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
CCSSL(FixMatch)	Percentage error 19.32	Class-Aware Contrastive Semi-Supervised Learning 2022-03-04	코드 1
FixMatch+DM	Percentage error 20.42±0.17	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
SimMatch	Percentage error 20.58	SimMatch: Semi-supervised Learning with Similarity Matching 2022-03-14	코드 1
FixMatch+CR	Percentage error 21.03	Contrastive Regularization for Semi-Supervised Learning 2022-01-17	연결 없음
DoubleMatch	Percentage error 21.22± 0.17	DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision 2022-05-11	코드 1
NP-Match	Percentage error 21.22	NP-Match: When Neural Processes meet Semi-Supervised Learning 2022-07-03	코드 1
SMPL (WRN-28-8)	Percentage error 21.68	Self Meta Pseudo Labels: Meta Pseudo Labels Without The Teacher 2022-12-27	연결 없음
FreeMatch	Percentage error 21.68	FreeMatch: Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2022-05-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
SimPLE (WRN-28-8)	Percentage error 21.89	SimPLE: Similar Pseudo Label Exploitation for Semi-Supervised Classification 2021-03-30	코드 1
FlexMatch	Percentage error 21.90±0.15	FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling 2021-10-15	코드 1 · 코드 2
Dash (RA, WRN-28-8)	Percentage error 21.97±0.14	Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding 2021-09-01	연결 없음
LaplaceNet (WRN-28-8)	Percentage error 22.11± 0.23	LaplaceNet: A Hybrid Graph-Energy Neural Network for Deep Semi-Supervised Classification 2021-06-08	코드 1
DP-SSL	Percentage error 22.24±0.31	DP-SSL: Towards Robust Semi-supervised Learning with A Few Labeled Samples 2021-10-26	연결 없음
FixMatch (RA, WRN-28-8)	Percentage error 22.6	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
EnAET (WRN-28-2-Large)	Percentage error 22.92	EnAET: A Self-Trained framework for Semi-Supervised and Supervised Learning with Ensemble Transformations 2019-11-21	코드 1 · 코드 2
CowMix (WRN-28-96x2d)	Percentage error 23.07±0.30	Milking CowMask for Semi-Supervised Image Classification 2020-03-26	코드 1 · 코드 2
FixMatch (CTA, WRN-28-8)	Percentage error 23.18±0.11	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
LiDAM	Percentage error 23.22	LiDAM: Semi-Supervised Learning with Localized Domain Adaptation and Iterative Matching 2020-10-13	연결 없음
SemCo (μ=7)	Percentage error 24.45±0.12	All Labels Are Not Created Equal: Enhancing Semi-supervision via Label Grouping and Co-training 2021-04-12	코드 1
SHOT-VAE	Percentage error 25.3	SHOT-VAE: Semi-supervised Deep Generative Models With Label-aware ELBO Approximations 2020-11-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
EnAET (WRN-28-2)	Percentage error 26.93±0.21	EnAET: A Self-Trained framework for Semi-Supervised and Supervised Learning with Ensemble Transformations 2019-11-21	코드 1 · 코드 2
UPS (CNN-13)	Percentage error 32	In Defense of Pseudo-Labeling: An Uncertainty-Aware Pseudo-label Selection Framework for Semi-Supervised Learning 2021-01-15	코드 1 · 코드 2
Dual Student (480)	Percentage error 32.77	Dual Student: Breaking the Limits of the Teacher in Semi-supervised Learning 2019-09-03	코드 1 · 코드 2
R2-D2 (CNN-13)	Percentage error 32.87	Repetitive Reprediction Deep Decipher for Semi-Supervised Learning 2019-08-09	코드 1
Temporal ensembling	Percentage error 38.65	Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning 2016-10-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
SESEMI SSL (ConvNet)	Percentage error 38.7	Exploring Self-Supervised Regularization for Supervised and Semi-Supervised Learning 2019-06-25	코드 1
Ⅱ-Model	Percentage error 39.19	Regularization With Stochastic Transformations and Perturbations for Deep Semi-Supervised Learning 2016-06-14	연결 없음