무표지 자료의 다른 클래스
일반적인 반지도 학습은 표지 자료와 무표지 자료가 같은 클래스 공간을 공유한다고 가정하는 경우가 많다. OpenMatch는 무표지 자료에 표지 자료에서 보지 못한 클래스가 들어 있는 설정을 다룬다.
일대다 신규성 탐지
일대다 분류기가 표본이 기존 범주 안에 속하는지의 신뢰 점수를 출력한다. 이 점수에 문턱값을 적용해 이상치를 찾으며 FixMatch의 표현 학습과 함께 사용한다.
변환에 대한 일관성
입력 변환에 대해 일대다 분류기의 출력이 매끄럽게 유지되도록 소프트 일관성 정규화 손실을 도입했다. 원 연구는 세 자료에서 방법을 평가하고 무표지 자료에서도 보지 못한 이상치의 탐지 능력을 조사했다.