diff --git a/docs/zh_CN/training/semi_supervised_learning/FixMatchCCSSL.md b/docs/zh_CN/training/semi_supervised_learning/FixMatchCCSSL.md
index ec6310175b7f4fab2d5abf7c170b22ff4d3de654..79fca4058d103a472c95b08a618d1dfd91ce4218 100644
--- a/docs/zh_CN/training/semi_supervised_learning/FixMatchCCSSL.md
+++ b/docs/zh_CN/training/semi_supervised_learning/FixMatchCCSSL.md
@@ -40,23 +40,13 @@
     </tr>
 </table>
 cifar数据集上，paddle版本的配置文件及训练好的模型如下表所示
-<table>
-    <tr>
-        <td>数据集</td>
-        <td>配置文件地址</td>
-        <td>模型下载链接</td>
-    </tr>
-    <tr>
-        <td>cifar10</td>
-        <td></td>
-        <td></td>
-    </tr>
-    <tr>
-        <td>cifar100</td>
-        <td></td>
-        <td></td>
-    </tr>
-</table>
+
+|数据集|配置文件地址|模型下载链接|
+|:----:|:----:|:----:|
+|cifar10| [配置文件](../../../../ppcls/configs/ssl/FixMatchCCSSL/FixMatchCCSSL_cifar10_4000_4gpu.yaml)|[模型地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/semi_superwised_learning/FixMatchCCSSL_WideResNet_cifar10_label4000.pdparams)|
+|cifar100|[配置文件](../../../../ppcls/configs/ssl/FixMatchCCSSL/FixMatchCCSSL_cifar100_10000_4gpu.yaml)|[模型地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/semi_superwised_learning/FixMatchCCSSL_WideResNet_cifar100_label10000.pdparams)|
+|||
+
 上表中的配置是基于4卡GPU训练的。
 **接下来** 以 `FixMatch_CCSSL_cifar10_40000_4gpu.yaml` 配置和训练好的模型文件为例，展示在cifar10数据集上进行训练，测试，推理的过程。
 
@@ -189,4 +179,4 @@ Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通
 PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考 [Paddle2ONNX](https://github.com/zh-hike/PaddleClas/blob/develop/docs/zh_CN/deployment/image_classification/paddle2onnx.md) 模型转换与预测来完成相应的部署工作。
 
 ## 6. 参考资料
-1. [CCSSL](https://arxiv.org/abs/2203.02261)
\ No newline at end of file
+1. [CCSSL](https://arxiv.org/abs/2203.02261)