facebookresearch / semi-supervised-ImageNet1K-models에 대해서 정확한 느낌을 알고 싶습니다

안녕하세요. 오픈소스를 보면, 다양한 backbone을 볼 수 있는데, https://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models 에서의 SSL, SWSL 모델을 많이 사용하는데, 대략적으로 ImageNet외에 unlabeled 데이터를 가져와서 top-k label로 학습한 후  다시 ImageNet으로 튜닝하는 것은 알겠는데,

1. 정확히 SSL, SWSL을 구분하는 조건이 무엇인지 궁금합니다. SWSL은 엄청난 개수의 정제되지 않는 unlabeled 이미지로 학습한다는 차이가 있는 것인가요? 반해 SSL은 그래도 정제된 unlabeled를 취급하는 것인가요?

2. 그리고 모델에 보면 32x4d라고 되어 있는데, 이게 skip connection쪽  bottleneck과 관련된 것인가요? 헷갈리는 것이 많네요