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RandWireNN非官方PyTorch实现:探索用于图像识别的随机有线神经网络。 结果在Imagenet(ILSVRC2012)数据集上的验证结果:最高1个准确性(%)论文RandWireNN非官方PyTorch实现:探索随机有线神经网络进行图像识别。 结果在Imagenet(ILSVRC2012)数据集上的验证结果:最高1个准确度(%)本文RandWire-WS(4,0.75),C = 78 74.7 69.2(2019.06.26)69.2%:250个时代,带有SGD优化器,lr 0.1,动量0.9,重量衰减5e-5,余弦退火lr时间表(未应用标签平滑,请参见下面的损耗曲线)(2019.04.14)62.6%:使用SGD优化器的396k步骤,lr 0.1,动量0.9,w
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RandWireNN-master.zip (33个子文件)
RandWireNN-master
config
test.yaml 347B
default.yaml 775B
model
dag_layer.py 2KB
__init__.py 87B
model.py 2KB
node.py 1KB
sep_conv.py 599B
graphs
ba.py 1KB
er.py 1KB
generated
ws-4-075-3.txt 350B
ws-4-075-5.txt 350B
ws-4-075-4.txt 350B
.gitignore 121B
ws.py 2KB
test.py 1KB
assets
50dot6percent.png 188KB
56dot8percent.png 191KB
fix11.png 42KB
train-overall.png 280KB
teaser.png 1.72MB
dataset
dataloader.py 4KB
__init__.py 87B
trainer.py 3KB
validation.py 2KB
requirements.txt 69B
.gitignore 1KB
README.md 3KB
utils
graph_reader.py 491B
train.py 4KB
evaluation.py 766B
__init__.py 87B
hparams.py 2KB
writer.py 534B
共 33 条
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