하나의 문턱값의 제약
FixMatch는 학습에 기여할 무표지 자료를 고를 때 모든 클래스에 미리 정한 같은 문턱값을 사용한다. 클래스마다 학습 난도와 현재 학습 상태가 다를 수 있다는 점을 FlexMatch는 고려한다.
학습 상태에 맞춘 선택
각 시점에 클래스별 문턱값을 유연하게 조정해 유용한 무표지 자료와 그 의사 표지를 통과시킨다. 이 커리큘럼 의사 표지 방식을 FixMatch에 적용한 알고리즘을 FlexMatch라고 부른다.
다른 반지도 방법과의 결합
제안한 커리큘럼은 추가 모형 매개변수나 순전파 및 역전파 계산을 도입하지 않는 구성이다. 원 연구는 표지가 매우 적거나 과제가 어려운 여러 벤치마크와 다른 반지도 학습 방법에 대한 적용을 평가했다.