本文提出了一种名为 NP-Match 的新方法，将神经过程（NPs）调整为半监督图像分类任务，与基于蒙特卡罗 dropout（MC）的不确定性的 SSL 方法相比，NP-Match 在处理可靠的伪标签时减少了计算开销，在四个公共数据集上超过了 SOTA 结果，展示了 NP-Match 的有效性和其在 SSL 的潜力。

Jul, 2022

该研究论文通过半监督学习中的一种简单的组合方法 —— 一致性正则化和伪标记生成，提出了 FixMatch 算法，该算法可有效提高网络模型的性能，且在多项半监督学习标准测试中均实现了最先进的表现。

Jan, 2020

提出了一种名为 DualMatch 的新型半监督学习方法，其中类别预测以双层交互方式调用特征嵌入，通过一致的正则化确保不同的增强视图受到一致的类别预测约束，并确保同一类别的不同数据具有类似的特征嵌入，实验证明了 DualMatch 的有效性。

Oct, 2023

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

本研究提出了一种半监督学习算法 MixMatch，采用猜测低熵标签的方法，通过使用 MixUp 混合标记和未标记的数据来处理扩充后的未标注样例。实验结果表明，MixMatch 在许多数据集和标记数据量上都取得了大幅度的优越结果，同时也证明了 MixMatch 如何帮助实现更好的准确性和隐私权的权衡。最终，我们进行了消融研究来分离 MixMatch 的哪些组件对其成功最为重要。

May, 2019

我们提出了一种轻量级通道级集成方法，用于将多个次优的伪标签有效地合并为理论上保证的无偏差和低方差的伪标签，该方法可轻松扩展到任何半监督学习框架，并在 CIFAR10/100 上显著优于现有技术，无论是在效果上还是效率上。

Mar, 2024

KD-FixMatch 是一种新的 SSL 算法，通过结合知识蒸馏，利用序贯和同时训练的 SNNs 提高性能，并减少性能退化，从而在所有情况下优于 FixMatch。

Sep, 2023

MarginMatch 是一种结合一致性正则化和伪标记的新的 SSL 方法，其主要创新在于使用无标签数据的训练动态来衡量伪标签的质量，以确保屏蔽低质量预测；在低数据情况下，MarginMatch 在四个视觉基准测试以及两个大规模数据集上都取得了显著的改进，并且在每类只有 25 个标签的 CIFAR-100 上提高了 3.25％的错误率，在每类只有 4 个标签的 STL-10 上提高了 3.78％的错误率。

Aug, 2023

本文介绍了基于样本加权统一公式的伪标签方法及其 inherent quantity-quality trade-off 问题，并提出了利用截断高斯函数对置信度加权以实现软的置信度阈值。加强了弱学习类别的利用，在图像分类、文本分类和非平衡分类等多种基准测试中都取得了显著的改进。

Jan, 2023

在半监督学习中，引入了一种平滑伪标签损失函数来解决标签稀缺性带来性能不稳定的问题，并通过实验验证了其在稀缺标签情况下的显著改善。此外，还提出了一个新的基准测试，在整个数据集中随机选择标记的图像，以改进半监督学习算法的可靠性和解释性。

May, 2024