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矩阵位移法matlab代码-Anomalous-diffusion-dynamics-of-SGD:论文代码“深度神经网络中学习...
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2021-05-20
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矩阵位移法matlab代码深度神经网络中学习的异常扩散动力学 该存储库是“深度神经网络中的学习的平均扩散动力学,2020年”的正式实施。 由于SGD可以看作是在非凸面和高维损失景观上的随机步行者运动,因此我们使用均方位移(MSD)来量化SGD训练过程的扩散过程。 此外,我们发现SGD的异常扩散动力学是由于SGD和分形样损失-景观的相互作用。 在给定网络架构的情况下,该工具可表征DNN训练过程中SGD动态的异常扩散,并说明损失景观的分形结构。 要求 要安装要求: pip install -r requirements.txt 训练 要在本文中训练模型,请运行以下命令: python -m main --model=resnet14 --epochs=500 --batch_size=1024 python -m main --model=resnet20 --epochs=500 --batch_size=1024 python -m main --model=resnet14_noshort --epochs=500 --batch_size=1024 python -m main -
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Anomalous-diffusion-dynamics-of-SGD-master.zip (59个子文件)
Anomalous-diffusion-dynamics-of-SGD-master
.gitattributes 66B
job_params 537B
get_gradient_weight
h5_util.py 730B
net_plotter.py 13KB
gradient_noise.py 2KB
SArrayJobs.sh 1KB
dataloader.py 5KB
main.py 22KB
PushScript.sh 133B
Reset_local_file_git.sh 80B
GPU_train.sh 529B
requirements.txt 148B
doc
images
schematic.png 199KB
model_loader.py 240B
post_analysis
msd_iteration_parfor_mex.mexa64 60KB
SGD_analysis_step_level_kev.m 6KB
plot_Supplementary_Figure1.m 5KB
brewermap.m 21KB
plot_fig5.m 8KB
msd_iteration_mex.mexa64 51KB
plot_Supplementary_Figure3.m 12KB
plot_Supplementary_Figure2.m 3KB
test_plot_kev.m 7KB
fractal_landscape_generator.m 8KB
test_plot.m 7KB
plot_fig3.m 6KB
plot_fig4.m 8KB
plot_Supplementary_Figure4.m 9KB
SGD_analysis_step_level.m 6KB
temp_plot_kev.m 2KB
test_plot_ratio_kev.m 8KB
get_contour_lenth_MSD_loss.m 5KB
subaxis.m 9KB
test_load_kev.m 2KB
transverse_excursion_avalanche_enviroment.m 4KB
plot_fig2.m 7KB
remove_useless_propert_mat_DNN.m 765B
simplified_SGD_model.m 6KB
msd_iteration.m 382B
msd_iteration_parfor.m 593B
get_no_average_MSD.m 543B
get_details_for_subaxis.m 3KB
LICENSE 1KB
train_DNN_code
models
vgg.py 2KB
Alexnet.py 4KB
__init__.py 0B
densenet.py 3KB
resnet.py 14KB
dataloader.py 4KB
__init__.py 0B
model_loader.py 3KB
simplified_model
bigger_fractal_landscape.mat 82.87MB
toy_gaussian_landscape.mat 323KB
README.md 5KB
PBS_script
all_in_one.sh 1KB
job_params 114B
temp.sh 487B
compute_hessian_eig_GZ.py 5KB
.gitignore 1KB
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