dnn_sharpest_directions:代码“关于DNN损失的最尖锐方向与SGD步长之间的关系”，ICLR2019资源-CSDN文库

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package

dnn_sharpest_directions-master.zip （84个子文件）

folder

dnn_sharpest_directions-master

requirements.txt 839B

folder

src

__init__.py 1KB

lanczos.py 9KB

optimizers.py 7KB

folder

models

mlp.py 3KB

vgg.py 3KB

__init__.py 6KB

ptb.py 2KB

imdb.py 947B

simple_cnn.py 3KB

resnet.py 7KB

folder

utils

__init__.py 0B

plotting_preamble.py 2KB

vegab.py 18KB

training_loop.py 5KB

folder

configs

imdb_configs.py 2KB

__init__.py 0B

vgg_configs.py 2KB

ptb_configs.py 2KB

simple_cnn_configs.py 2KB

resnet_configs.py 6KB

data_ptb.py 3KB

callback_constructors.py 25KB

callbacks_analysis.py 15KB

callbacks.py 14KB

data.py 12KB

folder

bin

__init__.py 0B

train_simple_cnn_cifar.py 6KB

folder

evaluate

__init__.py 0B

evaluate.py 9KB

train_imdb.py 6KB

train_vgg_cifar.py 6KB

train_resnet_cifar.py 10KB

train_ptb_lm.py 8KB

folder

experiments

folder

csgd

scnn.sh 1KB

resnet.sh 1KB

vgg.sh 1KB

__init__.py 0B

baselines.sh 2KB

resnet_K_abl.sh 1KB

plot_K_abl.py 3KB

utils.py 16KB

plot_and_report_gridlr.py 3KB

scnn_K_abl.sh 1KB

folder

appendix

plot_lr_schedule.py 4KB

sharp_analysis_nsgd.sh 1KB

resnet_cifar100.sh 1KB

scnn_highlr.sh 1KB

sharp_analysis_BN.sh 1008B

baselines_mom.sh 2KB

scnn_fmnist.sh 1KB

resnet_mom.sh 1KB

resnet_highlr.sh 1KB

resnet_bn_noisegrid.sh 4KB

scnn_cifar100.sh 1KB

resnet_mom3.sh 1KB

lr_schedule.sh 1KB

plot_large_bs.py 5KB

__init__.py 0B

README.md 558B

folder

rebuttal

plot.py 6KB

csgd_imdb.sh 2KB

imdb.sh 2KB

adam.sh 3KB

init.sh 1KB

plot_csgd.py 1KB

folder

noise_grid

resnet_alig.sh 1KB

plot.py 9KB

scnn.sh 3KB

resnet.sh 4KB

vgg.sh 3KB

ptb.sh 3KB

plot_alignment.py 4KB

scnn_alig.sh 1KB

folder

general

plot_sharp_analysis.py 19KB

plot_general_shape.py 5KB

general_shape.sh 4KB

plot_escaping_ablation.py 4KB

sharp_analysis_early.sh 2KB

sharp_analysis_late.sh 1KB

escaping_ablation.sh 1021B

escaping_ablation_lr_topbottom.sh 682B

escaping_ablation.py 8KB

README.md 4KB

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