URL:
https://arxiv.org/abs/1905.02249v1
https://github.com/google-research/mixmatch
TL;DR
利用unlabeled的标签，半监督学习。
Dataset/Algorithm/Model/Experiment Detail
示意流程图
算法流程图
对于含标签数据 及不含标签数据
，通过mixmatch方法生成
。
其中mixmatch方法主要如下：
- 首先对图片进行多次augment处理，通过模型预测求平均值作为“guessed label”
- sharpen预测标签，拉开最大值和其他值的距离
-
通过以下公式进行mixup操作
mixup操作
接着分别用交叉熵和L2计算损失。 用L2的原因是L2比交叉熵对不准确标签更不敏感。
优化损失
实验结果也涨点明显
实验结果
