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Greedy_InfoMax:论文代码
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2021-04-30
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贪婪的InfoMax 我们可以在不进行端到端反向传播的情况下训练神经网络,并获得具有竞争力的性能。 此仓库提供了本文中实验的代码: 辛迪Löwe酒店*,彼得·奥康纳,巴斯蒂安S. Veeling * - *平等贡献 什么是贪婪的InfoMax? 我们将现有架构简单地分为梯度隔离模块,并优化跨补丁中间表示之间的相互信息。 我们发现令人兴奋的是,尽管每个模块都经过了贪心的训练,但它在上一个模块的表示形式上有所改进。 这使您可以保持堆叠模块,直到下游性能达到饱和为止。 如何运行代码 依存关系 通过运行以下infomax来设置infomax环境infomax : bash setup_dependencies.sh 此外,对于音频实验: 在infomax环境中安装 下载音频数据集bash download_audio_data.sh 用法 视觉实验 要复制本文的视觉结果,请运行
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Greedy_InfoMax-master.zip (64个子文件)
Greedy_InfoMax-master
environment.yml 2KB
setup_dependencies.sh 147B
media
LatentClassification.png 126KB
architecture.pdf 99KB
architecture.png 807KB
Presentation_GreedyInfoMax_NeurIPS.pdf 12.65MB
download_audio_data.sh 583B
LICENSE 1KB
vision_traineval.sh 368B
.gitignore 325B
audio_traineval.sh 669B
GreedyInfoMax
vision
models
FullModel.py 5KB
PixelCNN_Autoregressor.py 2KB
Resnet_Encoder.py 6KB
ClassificationModel.py 1010B
__init__.py 0B
load_vision_model.py 1KB
InfoNCE_Loss.py 4KB
Supervised_Loss.py 1KB
PixelCNN.py 11KB
data
__init__.py 0B
get_dataloader.py 5KB
main_vision.py 4KB
__init__.py 0B
arg_parser
reload_args.py 1KB
general_args.py 2KB
__init__.py 0B
GIM_args.py 1KB
arg_parser.py 1KB
downstream_classification.py 6KB
__init__.py 0B
audio
linear_classifiers
logistic_regression_speaker.py 4KB
logistic_regression_phones.py 7KB
__init__.py 0B
models
loss.py 226B
encoder.py 1KB
load_audio_model.py 1KB
loss_supervised_phones.py 2KB
__init__.py 0B
loss_supervised_speaker.py 3KB
autoregressor.py 2KB
loss_InfoNCE.py 10KB
full_model.py 7KB
independent_module.py 5KB
data
librispeech.py 3KB
__init__.py 0B
get_dataloader.py 2KB
phone_dict.py 1KB
validation
val_by_latent_speakers.py 2KB
val_by_InfoNCELoss.py 722B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
arg_parser
reload_args.py 1KB
general_args.py 1KB
architecture_args.py 2KB
__init__.py 0B
GIM_args.py 2KB
arg_parser.py 2KB
main_audio.py 3KB
utils
model_utils.py 4KB
utils.py 2KB
logger.py 7KB
__init__.py 0B
README.md 4KB
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