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在Pytorch中CIFAR10 / CIFAR100的正确ResNet实施 提供了许多最新体系结构的实现,但是,其中大多数是为ImageNet定义和实现的。 通常,在其他数据集上使用提供的模型很简单,但是某些情况下需要手动设置。 例如,很少有带有CIFAR10上ResNets的pytorch存储库提供了如所述的实现。 如果仅在CIFAR10上使用Torchvision的模型,您将获得在层数和参数上有所不同的模型。 如果要直接将CIFAR10上的ResNet-s与原始纸张进行比较,这是不可接受的。 此存储库的目的是为原始文件中所述的CIFAR10提供ResNet-s的有效pytorch实现。 提供以下模型: 名称 #层 #个参数 测试错误(纸) 测试错误(此隐含) 20 27万 8.75% 8.27% 32 46万 7.51% 7.37% 44 66万 7.17%
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pytorch_resnet_cifar10-master
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pretrained_models
resnet56-4bfd9763.th 3.31MB
resnet1202-f3b1deed.th 75.36MB
resnet32-d509ac18.th 1.8MB
resnet44-014dd654.th 2.56MB
resnet20-12fca82f.th 1.05MB
resnet110-1d1ed7c2.th 6.71MB
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男爵兔
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