1. 相关理论概述
Temporal Ensembling方法通过预测的标签的EMA（exponential moving average），并且通过保证ensemle 模型和 trained模型预测标签的连续一致性，从而保证训练得到的ensemle模型尽可能的接近groud truth模型。这里可以理解为，如果如果模型是正确的，那么前后两个模型的预测标签应该是接近的，并且变化较小的，那么使模型向使两个模型预测结果接近的方向移动，就是向groudtruth model移动。这种方法，每一个epoch标签数据仅仅会改变一次，对于大规模数据，或者在线学习问题，该方法就不能很好的适用。论文《Mean teachers better role models: Weight-averaged…》提出了平均权重的方法，而不是Temporal Ensembling中采用的label平均的方法，可以在每一个training step更新teacher model，及时的指导student model的学习。在ImageNet 2012上，使用10%的labels，将top5的精度误差率从35.24%下降9.11%。
2. 算法概述
网络整体的架构包括两个部分student model和teacher model：student model的网络参数通过学习，梯度下降获得。teacher model的网络参数通过student model的网络参数的moving average得到。
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teacher model的网络参数的更新方法：通过student model网络参数的moving average得到
、 - student model的网络参数更新方法：通过损失函数的梯度下降更新参数得到。其中损失函数包括两个部分：有监督损失函数，保证有标签训练数据拟合；第二部分是无监督损失函数，主要是保证student model的预测结果和teacher model的预测结果尽量的相似。因为teacher model的参数是student model的网络参数的moving average，所以，对于任何新来的数据，预测结果都不应该有太大的抖动。如果如果模型是正确的，那么前后两个模型的预测标签应该是接近的，并且变化较小的，那么使模型向使两个模型预测结果接近的方向移动，就是向groudtruth model移动。
3. 算法流程
假设有一批训练样本X1，X2，其中X1使有标签数据（对应标签是z1），X2使无标签数据。具体的训练过程如下：
- 把这一批样本作为student网络输入，然后分别得到输出的标签：ys1，ys2；
- 构造对于有标签数据X1的损失函数，有标签分类损失函数L1(z1，ys1)；
- 把这批数据作为teacher model的输入，得到输出的标签yt1，yt2；
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构造无监督损失函数L2，论文中采用MSE损失函数：
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总损失函数L1+L2梯度下降，更新student model的网络参数，通过moving average更新teacher model的网络参数
α选择
在网络开始训练阶段，由于参数是随机初始化而来，student的参数肯定是不正确的，所以构成的teacher的参数也是不正确的。应该以student学习到的为准，所以α值应该从零开始，随着网络的训练，student达到一定的准确率之后，就可以采用ensemble思想。可以以teacher网络的参数为准，最终达到α为0.99。
augmentation以及添加噪声
对于同样的样本，通过augmentation和加入噪声后，得到的teacher和student的输入是不同的，所以两者的输出也应该是不同的，这样训练出来的网络具有对噪声的鲁棒性。