文件名称：FitNets:FitNets
文件大小：18KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-25 23:57:01
Python
FitNets FitNets：薄深度网络的提示 运行 FitNets 阶段性训练：THEANO_FLAGS="device=gpu,floatX=float32,optimizer_including=cudnn" python fitnets_training.py fitnet_yaml regressor -he hints_epochs -lrs lr_scale fitnet_yaml：FitNet yaml 文件的路径， regressor：回归器类型，卷积（conv）或全连接（fc）， 可选参数 -he hints_epochs: int - 训练第一阶段的时期数。 默认设置为无。 使用验证集确定时期数时保留为无。 使用整个训练集时设置为 X。 可选参数 -lrs lr_scale: float - 在第二阶段应用于预训练层的学习率缩放器。
【文件预览】：
FitNets-master
----costs()
--------__init__.py(0B)
--------HintCost.py(4KB)
--------KDCost.py(6KB)
----.gitignore(22B)
----__init__.py(0B)
----extensions()
--------TeacherDecayOverEpoch.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
----scripts()
--------computeNumberMult.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------fitnets_training.py(14KB)
--------computeNumberParams.py(2KB)
--------test_network.py(2KB)
----README.md(772B)
----yaml()
--------cifar10_fitnet19_all.yaml(11KB)
--------cifar100_fitnet19_all.yaml(12KB)
--------MNIST_fitnet_valid.yaml(5KB)
--------cifar10_fitnet19_valid.yaml(12KB)