ラベル有り学習データを信頼度またはメトリックベースでノイズが多いラベルとそうではないものに分類し、ラベル有り、無しの集合を作成し、それらにMixMatchを適応した後に、両データを使用してモデルを学習する一方で、ラベルの平滑化することで学習を安定させることを提案