事实证明，半监督学习可以很好地利用无标注数据，从而减轻对大型标注数据集的依赖。而谷歌的一项研究将当前主流的半监督学习方法统一起来，得到了一种新算法 MixMatch。该算法可以为数据增强得到的无标注样本估计（guess）低熵标签，并利用 MixUp 来混合标注和无标注数据。实验表明，MixMatch 在许多数据集和标注数据上获得了 STOA 结果，展现出巨大优势。例如，在具有 250

本文转自：【半监督学习】MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch 半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）的 SOTA 一次次被 Google 刷新，从 MixMatch 开始，到同期的 UDA、ReMixMatch，再到 2020 年的 FixMatch。 目录 Consistency RegularizationEntropy Min