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自洽正则化：以前遇到标记数据太少，监督学习泛化能力差的时候，人们一般进行训练数据增广，比如对图像做随机平移，缩放，旋转，扭曲，剪切，改变亮度，饱和度，加噪声等。数据增广能产生无数的修改过的新图像，扩大训练数据集。自洽正则化的思路是，对未标记数据进行数据增广，产生的新数据输入分类器，预测结果应保持自洽。即同一个数据增广产生的样本，模型预测结果应保持一致。此规则被加入到损失函数中，有如下形式，
其中 x 是未标记数据，Augment(x) 表示对x做随机增广产生的新数据， θ 是模型参数，y 是模型预测结果。注意数据增广是随机操作，两个 Augment(x) 的输出不同。这个 L2 损失项，约束机器学习模型，对同一个图像做增广得到的所有新图像，作出自洽的预测。MixMatch 集成了自洽正则化。数据增广使用了对图像的随机左右翻转和剪切（Crop）。
第二种方案称作 最小化熵（Entropy Minimization）【5】。许多半监督学习方法都基于一个共识，即分类器的分类边界不应该穿过边际分布的高密度区域。具体做法就是强迫分类器对未标记数据作出低熵预测。实现方法是在损失函数中简单的增加一项，最小化
对应的熵。
MixMatch 使用 “sharpening” 函数，最小化未标记数据的熵。这一部分后面会介绍。
第三种方案称作传统正则化（Traditional Regularization）。为了让模型泛化能力更好，一般的做法对模型参数做 L2 正则化，SGD下L2正则化等价于Weight Decay。MixMaxtch 使用了 Adam 优化器，而之前有篇文章发现 Adam 和 L2 正则化同时使用会有问题，因此 MixMatch 从谏如流使用了单独的Weight decay。
最近发明的一种数据增广方法叫 Mixup 【6】，从训练数据中任意抽样两个样本，构造混合样本和混合标签，作为新的增广数据，
其中 lambda 是一个 0 到 1 之间的正数，代表两个样本的混合比例。MixMatch 将 Mixup 同时用在了标记数据和未标记数据中。
mixmatch的具体步骤：
- 使用 MixMatch 算法，对一个 Batch 的标记数据 x和一个 Batch 的未标记数据u 做数据增广，分别得到一个 Batch 的增广数据 x’和 K 个Batch的 u’。
其中 T， K， 是超参数，后面会介绍。MixMatch 数据增广算法如下，
算法描述：for 循环对一个Batch的标记图片和未标记图片做数据增广。对标记图片，只做一次增广，标签不变，记为 p 。对未标记数据，做 K 次随机增广（文章中超参数K=2），输入分类器，得到平均分类概率，应用温度Sharpen 算法（T 是温度参数，此算法后面介绍），得到未标记数据的“猜测”标签 。此时增广后的标记数据 有一个Batch，增广后的未标记数据 有 K 个Batch。将 和 混合在一起，随机重排得到数据集 。最终 MixMatch 增广算法输出的，是将 与 做了MixUp() 的一个 Batch 的标记数据 ，以及 与 做了MixUp() 的 K 个Batch 的无标记增广数据.
. 对增广后的标记数据 x ，和无标记增广数据u 分别计算损失项，
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