Rethink-BiasVariance-Tradeoff:重新思考神经网络通用化的偏差-方差折衷

重新思考偏差偏差 这是“重新思考偏见-方差折衷以实现神经网络通用化”的代码。 CIFAR10数据集上的ResNet34的风险，偏倚和方差（25,000个训练样本）。 先决条件 Python 火炬（1.3.1） CUDA 麻木 如何在不同的数据集上训练模型（MSE损失和MSE偏差方差分解）？ 有4个文件夹， cifar10 ， cifar100 ， fmnist和mnist 。 首先cd进入目录。 然后跑 python train.py --trial 2 --arch resnet34 --width 10 --num-epoch 500 --lr-decay 200 --outdir part1 参数： trial ：有多少分割，即，如果在cifar10上进行trial=2 ，则训练样本大小为50000/2 = 25000 。 arch ：网络架构。 width ：网络