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mixup:实施混合训练方法
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2021-05-13
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此存储库包含基于以下论文的CIFAR-10培训代码和PyTorch中的GAN实验的演示重新实现: 张鸿yi,Moustapha Cisse,Yann N. Dauphin和David Lopez-Paz。 混合:超越经验风险最小化。 CIFAR-10 下表显示了200个时期的训练课程中最近10个时期的中值测试错误。 (有关详细信息,请参阅本文中的3.2节。) 模型 重量衰减= 1e-4 重量衰减= 5e-4 企业风险管理 5.53% 5.18% 混合 4.24% 4.68% 生成对抗网络(GAN) 其他实施 ,可在重现我们的结果 致谢 的mixup的CIFAR-10重新实现适于从通过库 。
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mixup-master.zip (24个子文件)
mixup-master
cifar
models
senet.py 4KB
dpn.py 4KB
vgg.py 1KB
googlenet.py 3KB
resnext.py 3KB
__init__.py 277B
mobilenet.py 2KB
pnasnet.py 4KB
densenet.py 4KB
preact_resnet.py 4KB
resnet.py 4KB
shufflenet.py 4KB
lenet.py 699B
images
cifar10_wd1em4.png 134KB
cifar10_wd5em4.png 160KB
utils.py 4KB
easy_mixup.py 7KB
README.md 2KB
gan
example_gan.py 6KB
images
gan_results.png 120KB
README.md 728B
LICENSE 1KB
README.md 1KB
.gitignore 1KB
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