文件名称：otfusion:通过最佳运输进行模型融合，NeurIPS 2020
文件大小：148.73MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 13:47:39
Python
通过最佳运输进行模型融合 要求 安装Python最佳传输库 pip install POT 除此之外，我们还需要PyTorch v1或更高版本以及NumPy。 （此外，Python 3.6及更高版本） 在运行之前，解压缩各自的预训练模型zip文件。 另外，您需要解压缩cifar.zip文件才能使某些导入工作。 一键式模型融合的示例命令 对于MNIST + MLPNet python main.py --gpu-id 1 --model-name mlpnet --n-epochs 10 --save-result-file sample.csv \ --sweep-name exp_sample --exact --correction --ground-metric euclidean --weight-stats \ --activation-histograms --acti
【文件预览】：
otfusion-master
----cifar.zip(13KB)
----main.py(13KB)
----utils.py(7KB)
----resnet_models.zip(79.28MB)
----ground_metric.py(7KB)
----cifar_models.zip(65.89MB)
----wasserstein_ensemble.py(40KB)
----routines.py(16KB)
----mnist.py(5KB)
----ensemble_cifar_models.py(2KB)
----fusion_camera_ready_compressed.png(88KB)
----distillation_big_only.py(10KB)
----mnist_models.zip(2.93MB)
----split_main.py(12KB)
----model.py(7KB)
----fusion_camera_ready.png(537KB)
----parameters.py(19KB)
----check_accuracy.py(787B)
----partition.py(6KB)
----README.md(2KB)
----baseline.py(4KB)
----train_cifar_models.py(2KB)
----compute_activations.py(18KB)
----data.py(4KB)