Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-10, 40 Labels

아카이브 평가 21건 · 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
SemiOccam	Percentage error 3.51	ViTSGMM: A Robust Semi-Supervised Image Recognition Network Using Sparse Labels 2025-06-04	코드 1
FreeMatch	Percentage error 4.9	FreeMatch: Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2022-05-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
NP-Match	Percentage error 4.91	NP-Match: When Neural Processes meet Semi-Supervised Learning 2022-07-03	코드 1
RelationMatch	Percentage error 4.96	RelationMatch: Matching In-batch Relationships for Semi-supervised Learning 2023-05-17	코드 1
FlexMatch	Percentage error 4.99±0.16	FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling 2021-10-15	코드 1 · 코드 2
ShrinkMatch	Percentage error 5.08	Shrinking Class Space for Enhanced Certainty in Semi-Supervised Learning 2023-08-13	코드 1
DebiasPL (w/ FixMatch)	Percentage error 5.4	Debiased Learning from Naturally Imbalanced Pseudo-Labels 2022-01-05	코드 1
SimMatch	Percentage error 5.6	SimMatch: Semi-supervised Learning with Similarity Matching 2022-03-14	코드 1
FixMatch+CR	Percentage error 5.69	Contrastive Regularization for Semi-Supervised Learning 2022-01-17	연결 없음
MutexMatch (k=0.6C)	Percentage error 5.79	MutexMatch: Semi-Supervised Learning with Mutex-Based Consistency Regularization 2022-03-27	코드 1
PCL	Percentage error 5.88±1.19	Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation 2021-11-11	코드 1 · 코드 2
Semi-SST (ViT-Small)	Percentage error 6.35±0.28	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
DP-SSL	Percentage error 6.54±0.98	DP-SSL: Towards Robust Semi-supervised Learning with A Few Labeled Samples 2021-10-26	연결 없음
SelfMatch	Percentage error 6.81±1.08	SelfMatch: Combining Contrastive Self-Supervision and Consistency for Semi-Supervised Learning 2021-01-16	연결 없음
CoMatch (w. SimCLR)	Percentage error 6.91±1.39	CoMatch: Semi-supervised Learning with Contrastive Graph Regularization 2020-11-23	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Semi-MMDC	Percentage error 7.39±0.61	Boosting the Performance of Semi-Supervised Learning with Unsupervised Clustering 2020-12-01	코드 1
Super-SST (ViT-Small)	Percentage error 9.59	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
FixMatch (CTA)	Percentage error 11.39±3.35	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
DoubleMatch	Percentage error 13.59±5.60	DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision 2022-05-11	코드 1
UL-Hopfield (ULH)	Percentage error 16.90	Unsupervised Learning using Pretrained CNN and Associative Memory Bank 2018-05-02	연결 없음
ReMixMatch	Percentage error 19.10	ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring 2019-11-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3