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

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

CoMatch 是一种新的半监督学习方法，它通过学习数据的两种表示（类概率和低维嵌入）相互作用来统一主流方法并解决其局限性，并在多个数据集上实现了最先进的性能。

Nov, 2020

本文提出了一种新的半监督学习框架 SimMatch，该框架同时考虑语义相似性和实例相似性，并通过一致性正则化将这两种相似性转换为更可靠的匹配目标，实现了半监督学习任务的性能提升，特别是在 ImageNet 数据集上，1％和 10％标记示例的 Top-1 准确率均显着优于基线方法和以前的半监督学习框架。

Mar, 2022

本文提出了一种双任务一致性半监督框架，以显式构建任务级别正则化而非隐式构建网络和 / 或数据层扰动 - 变换以实现医学图像分割的半监督学习，并通过两个公共数据集上的实验证明了其性能优于现有的半监督医学图像分割方法。

Sep, 2020

AlphaMatch 是一种高效的半监督学习方法，利用数据增强实现标签一致性，通过 alpha-divergence 使高置信度的数据优先接受正则化，使用基于优化的 EM 算法作为一致性的实现方式，可以在标准数据集上取得更好的表现。

Nov, 2020

本研究介绍了一种名为 NP-Match 的新方法，使用调整后的神经过程来完成半监督图像分类任务，并通过伪标签的质量和可靠性估计不确定性，其具有计算开销小、精度高等优点，经实验证明 NP-Match 具有较好的性能和潜力。

Jan, 2023

本文提出一种自适应阈值调整方法 FreeMatch，以更好地利用未标记数据，另外还引入了自适应类公平性正则化惩罚来促进模型多样性预测。实验证明 FreeMatch 相对于最新的 FlexMatch 方法在 CIFAR-10、STL-10 和 ImageNet 上均表现更加优越，可提高不平衡 SSL 的性能。

May, 2022

本研究提出了基于类别置信度的三维半监督学习方法，在动态阈值策略和重新采样策略的帮助下，成功地解决了三维不平衡数据状态下监督学习的问题，并在分类和检测任务中得到了显著提高。

Oct, 2022

本文介绍了一种名为 ConMatch 的新型半监督学习框架，它在图像的两个强大的增强视图的模型预测之间智能地利用一致性正则化，权重由伪标签的置信度确定。该方法通过弱增强视图作为锚点，提出了新的伪标签置信度度量方法，包括非参数方法和参数方法。特别是，在参数方法中，我们首次提出在网络内学习伪标签置信度，可以端到端地与骨干模型一起训练。在现有的半监督学习中加入 ConMatch 可以持续提高性能，本文通过实验和大量的消融研究证明了 ConMatch 的有效性。

Aug, 2022