非官方的FixMatch-Pytorch代码：“FixMatch”实现

简介：
这段简介可以这样写： 本项目提供了一个非官方版本的PyTorch实现代码，用于复现“FixMatch”的半监督学习方法。 FixMatch-pytorch 是一个非官方的 PyTorch 实现，在 NeurIPS 20 上发布。此实现可以重现论文中的结果（包括 CIFAR10 和 CIFAR100），并包含半监督学习与完全监督方式训练模型的结果。需要 Python 3.6、PyTorch 1.6.0、torchvision 0.7.0 和 TensorBoard 2.3.0，以及 Pillow 库。 结果如下： - 分类准确率（％） 除了论文中提到的半监督学习成果外，我们还提供了完全监督学习的额外数据（50,000个标签），仅支持全监督。此外，在具有50,000个标签的情况下，一致性正则化也得到了应用。 即使在所有标签都已提供的情况下，引入一致性正则化依然提升了分类准确度。评估模型时采用了通过SGD训练过程中的指数移动平均值（EMA）方法进行评价。 对于 CIFAR10 数据集的测试结果： - 40个标签：超+一致性只吃纸（RA），86.19±3.37 - 250个标签：同上，94.93±0.65 - 4,000个标签：同样方法，此处未给出具体数值。