解读RealMix:Towards Realistic Semi-Supervised Deep Learning Algorithms

来源：https://arxiv.org/pdf/1912.08766.pdf

官方代码：https://github.com/uizard-technologies/realmix

主要贡献：

1.在cifar10数据集上仅仅只利用每类250个标签数据实现了sota(error rate:9.79%) 

2.在标签数据和无标签数据完全 mismatch的情况下，依然能够surpass baseline performance。

3.论证了realmix 能够surpass迁移学习，并且迁移学习对半监督学习有一个很好的补偿作用。

算法过程：（这篇文章相当于集成了uda+mixmatch中的一些trick）

GenerateTarget部分：