FixMatch

定义 Definition

FixMatch：一种用于半监督学习（semi-supervised learning）的算法/方法，通过对未标注数据生成伪标签（pseudo-label），并结合弱增强/强增强（weak/strong augmentation）的一致性训练，来提升模型在标注数据较少时的表现。（该词也常指对应论文与方法本身。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈfɪksˌmætʃ/

例句 Examples

FixMatch can learn from a small labeled dataset.
FixMatch 可以从少量标注数据中学习。

By combining pseudo-labeling with strong data augmentation, FixMatch often achieves competitive semi-supervised results on image classification benchmarks.
通过将伪标签与强数据增强结合起来，FixMatch 往往能在图像分类基准上取得很有竞争力的半监督学习效果。

词源 Etymology

该术语由英语 fix（“固定、确定”）与 match（“匹配”）组合而成，出自 2020 年提出该方法的论文命名，强调“先确定伪标签，再用增强后的样本去匹配/对齐一致性学习目标”的思路。它更多是学术界的专有名词，而非传统日常词汇。

相关词 Related Words

• Pseudo-Labeling
• Semi-Supervised
• Consistency
• Augmentation
• MixMatch
• Unsupervised
• Regularization
• Benchmark

文学与著名作品 Literary / Notable Works

• FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence（Sohn et al., 2020）——该方法的原始提出论文。
• A Survey on Semi-Supervised Learning（半监督学习综述类论文/章节中常提及 FixMatch）——作为代表性方法之一经常被引用与对比。