Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-10, 250 Labels

아카이브 평가 27건 · 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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
Semi-SST (ViT-Small)	Percentage error 2.42±0.13	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
Super-SST (ViT-Small)	Percentage error 3.37±0.22	SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2025-05-31	연결 없음
SemiOccam	Percentage error 3.47	ViTSGMM: A Robust Semi-Supervised Image Recognition Network Using Sparse Labels 2025-06-04	코드 1
Diff-SySC	Percentage error 3.65±0.10	Diff-SySC: An Approach Using Diffusion Models for Semi-Supervised Image Classification 2025-02-25	연결 없음
Dash (RA)	Percentage error 4.56±0.13	Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding 2021-09-01	연결 없음
DebiasPL (w/ FixMatch)	Percentage error 4.6	Debiased Learning from Naturally Imbalanced Pseudo-Labels 2022-01-05	코드 1
ShrinkMatch	Percentage error 4.74	Shrinking Class Space for Enhanced Certainty in Semi-Supervised Learning 2023-08-13	코드 1
FixMatch+DM	Percentage error 4.77±0.09	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
DP-SSL	Percentage error 4.78±0.26	DP-SSL: Towards Robust Semi-supervised Learning with A Few Labeled Samples 2021-10-26	연결 없음
FlexMatch	Percentage error 4.8±0.06	FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling 2021-10-15	코드 1 · 코드 2
SimMatch	Percentage error 4.84	SimMatch: Semi-supervised Learning with Similarity Matching 2022-03-14	코드 1
SelfMatch	Percentage error 4.87±0.26	SelfMatch: Combining Contrastive Self-Supervision and Consistency for Semi-Supervised Learning 2021-01-16	연결 없음
NP-Match	Percentage error 4.87	NP-Match: When Neural Processes meet Semi-Supervised Learning 2022-07-03	코드 1
FreeMatch	Percentage error 4.88	FreeMatch: Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning 2022-05-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
FixMatch+CR	Percentage error 5.04	Contrastive Regularization for Semi-Supervised Learning 2022-01-17	연결 없음
FixMatch (CTA)	Percentage error 5.07±0.33	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
Semi-MMDC	Percentage error 5.51±0.25	Boosting the Performance of Semi-Supervised Learning with Unsupervised Clustering 2020-12-01	코드 1
DoubleMatch	Percentage error 5.56±0.42	DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision 2022-05-11	코드 1
ReMixMatch	Percentage error 6.27	ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring 2019-11-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
EnAET	Percentage error 7.6	RealMix: Towards Realistic Semi-Supervised Deep Learning Algorithms 2019-12-18	코드 1 · 코드 2
RealMix	Percentage error 9.79	RealMix: Towards Realistic Semi-Supervised Deep Learning Algorithms 2019-12-18	코드 1 · 코드 2
MixMatch	Percentage error 11.08	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
LiDAM	Percentage error 19.17	LiDAM: Semi-Supervised Learning with Localized Domain Adaptation and Iterative Matching 2020-10-13	연결 없음
VAT	Percentage error 36.03	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
MeanTeacher	Percentage error 47.32	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
MixUp	Percentage error 47.43	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
Ⅱ-Model	Percentage error 53.12	Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning 2016-10-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7