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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

SVHN, 250 Labels

아카이브 평가 15건 · 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
ShrinkMatch	Accuracy 98.04	Shrinking Class Space for Enhanced Certainty in Semi-Supervised Learning 2023-08-13	코드 1
Semi-MMDC	Accuracy 97.7±0.03	Boosting the Performance of Semi-Supervised Learning with Unsupervised Clustering 2020-12-01	코드 1
DoubleMatch	Accuracy 97.63±0.35	DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision 2022-05-11	코드 1
MutexMatch (k=0.6C)	Accuracy 97.47	MutexMatch: Semi-Supervised Learning with Mutex-Based Consistency Regularization 2022-03-27	코드 1
EnAET	Accuracy 96.79	EnAET: A Self-Trained framework for Semi-Supervised and Supervised Learning with Ensemble Transformations 2019-11-21	코드 1 · 코드 2
Triple-GAN-V2 (CNN-13)	Accuracy 96.52	Triple Generative Adversarial Networks 2019-12-20	코드 1
RealMix	Accuracy 96.47	RealMix: Towards Realistic Semi-Supervised Deep Learning Algorithms 2019-12-18	코드 1 · 코드 2
MixMatch	Accuracy 96.22	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
Triple-GAN-V2 (CNN-13, no aug)	Accuracy 95.81	Triple Generative Adversarial Networks 2019-12-20	코드 1
Dual Student	Accuracy 95.76	Dual Student: Breaking the Limits of the Teacher in Semi-supervised Learning 2019-09-03	코드 1 · 코드 2
MeanTeacher	Accuracy 93.55	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
SESEMI SSL (ConvNet)	Accuracy 91.68	Exploring Self-Supervised Regularization for Supervised and Semi-Supervised Learning 2019-06-25	코드 1
VAT	Accuracy 91.59	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
Ⅱ-model	Accuracy 82.35	Regularization With Stochastic Transformations and Perturbations for Deep Semi-Supervised Learning 2016-06-14	연결 없음
MixUp	Accuracy 60.03	mixup: Beyond Empirical Risk Minimization 2017-10-25	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 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71