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pba:高效学习增强策略时间表
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2021-02-06
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基于人口的增强(PBA) 新增:使用笔记本pba.ipynb可视化PBA和应用的增强pba.ipynb ! 现在有了Python 3支持。 目录 介绍 基于人口的增强(PBA)是一种算法,可以快速有效地学习用于神经网络训练的数据增强功能。 PBA将CIFAR上的最新结果与一千倍的计算量相匹配,使研究人员和从业人员可以使用单个工作站GPU有效地学习新的增强策略。 该存储库包含TensorFlow和Python中的工作“基于人口的增强:高效学习增强计划”的代码( )。 它包括使用已报告的扩充计划对模型进行训练,以及发现新的扩充策略计划。 请参阅下文,以直观了解我们的扩充策略。 入门 代码
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pba-master.zip (49个子文件)
pba-master
.gitignore 1KB
results
README.md 85B
requirements.txt 183B
datasets
README.md 206B
cifar100.sh 237B
cifar10.sh 236B
figs
bird5.png 2KB
augs_v2_crop.png 88KB
cifar-mag.png 26KB
cifar-prob.png 76KB
.travis.yml 121B
LICENSE 14KB
pba
setup.py 8KB
augmentation_transforms_hp.py 6KB
data_utils.py 20KB
__init__.py 0B
helper_utils.py 6KB
wrn.py 3KB
policies.py 2KB
utils.py 4KB
augmentation_transforms.py 15KB
resnet.py 18KB
search.py 3KB
model.py 13KB
train.py 3KB
scripts
table_4_rsvhn.sh 779B
test_search.sh 427B
table_1_cifar10.sh 1KB
table_4_svhn.sh 783B
table_2_cifar100.sh 895B
table_3_rcifar10.sh 800B
search.sh 1KB
README.md 5KB
policy_visualization.ipynb 167KB
autoaugment
data_utils.py 7KB
__init__.py 0B
helper_utils.py 5KB
wrn.py 5KB
policies.py 6KB
custom_ops.py 6KB
README.md 2KB
augmentation_transforms.py 13KB
shake_drop.py 6KB
shake_shake.py 5KB
train_cifar.py 15KB
schedules
rsvhn_16_wrn.txt 5KB
rcifar10_16_wrn.txt 6KB
.style.yapf 90B
pba.ipynb 111KB
共 49 条
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