通过实现多种常用的 SSL 技术并在一系列实验中进行测试，研究发现简单基线方法的表现通常被低估，而 SSL 方法对标记和未标记数据的敏感性不同，当未标记数据集包含类外示例时性能可能会显著下降，因此我们提供了一个公共代码重现平台以帮助实现 SSL 技术在实际应用中的可行性。

Apr, 2018

本文通过实证研究表明，基于伪标签的半监督学习方法存在显著的误校准问题。为了解决这个问题，本文提出了一个简单的惩罚项，通过保持未标记样本的预测结果的对数距离较小，防止网络预测过于自信。在多个半监督学习图像分类评估中，全面的实验结果表明，所提出的解决方案能够系统地提高相关模型的校准性能，并提升它们的区分力，是应对半监督学习任务的一个有吸引力的补充。

Mar, 2024

本文提出一种基于伪标签的半监督学习方法，能够处理 open-world SSL 问题，并通过样本不确定性和类别分布先验知识等手段，为已知和未知类别的未标记数据生成可靠的类别分布感知型伪标签。该方法在多种常用数据集上表现良好，特别是在 CIFAR-100，ImageNet-100 和 Tiny ImageNet 数据集上的表现显著优于现有的最先进技术。

Jul, 2022

SimiS 是一种简单而有效的 SSL 算法，通过用伪标签补充数据以解决类别不平衡问题，在 CIFAR100-LT，FOOD101-LT 和 ImageNet127 数据集上分别相对现有方法提高了 12.8％，13.6％和 16.7％的表现。

Nov, 2022

该研究提出了 PruneSSL，一种可用于增强原始未标记数据集可分离度的实用技术，通过实证研究表明，尽管 PruneSSL 减少了学习器的可用训练数据量，但它显著提高了多种竞争的半监督学习算法的性能，从而在多个图像分类任务中达到了最先进的结果。

Aug, 2023

通过在预训练基础模型中应用平衡的边界 Softmax 和解耦式标签平滑，FineSSL 提供了一种新的半监督学习方法，显著改善了现有方法的性能问题，并在多个基准数据集上达到了新的最先进水平，降低了训练成本超过六倍，可以无缝集成各种微调和现代半监督学习算法。

May, 2024

建议使用伪标签从无标签数据中更新特征提取器，以解决预训练特征表示所带来的偏见，并通过实验证明该方法优于现有解决方案。

Sep, 2023

本文提出了一种基于不确定性感知的新型无监督目标函数，结合最近 SSL 技术，在保证计算效率的同时，在基准数据集中表现优于或与现有最先进技术水平相当，尤其在复杂数据集如 CIFAR-100 和 Mini-ImageNet 上表现最好。

Jul, 2022

本文提出了一种新的半监督学习方法 DP-SSL，采用创新的数据编程（DP）方案为无标签数据生成概率标签，通过自动生成标签函数并解决不同标签之间的冲突，成功缓解了有限标签数据的问题，实验证明 DP-SSL 可以为无标签数据提供可靠标签和更好的分类性能。

Oct, 2021

我们通过引入额外的熵损失构建了一个分类器，用于对来自已知和未知类别的数据进行分类，从而改进了现有的半监督学习方法在已知和未知类别的分类中的表现。通过在 CIFAR-100 和 STL-10 两个基准图像分类数据集上的实验证明，我们相对于现有的 SSL、开放集合 SSL 和开放世界 SSL 方法取得了巨大的改进。当标记数据非常有限（每个类别 1-25 个标记示例）时，进步最为显著。

Aug, 2023