【文件属性】：
文件名称：艰难梭菌
文件大小：525KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-11 00:45:13
Python
使用PyTorch在基准数据集上培训SOTA体系结构
参数列表包括：
数据集（请参见下文） ptr表示火车的尺寸。
建筑（见下文）
优化器（ sgd ， adam ）
lr和lr调度程序（ cosineannealing ， none ）
损失函数（多类crossentropy ，一类hinge ）
用alpha技巧在特征或懒惰机制中进行训练（ featlazy变为1并改变alpha ）
...
例：
python main.py --epochs 200 --save_best_net 1 --save_dynamics 0 --diffeo 0 --batch_size 32 --net:str 'EfficientNetB0' --dataset:str 'cifar10' --seed_init 0 --ptr 1024
数据集
mnist
时尚主义者
c
【文件预览】：
diffeo-sota-main
----init.py(5KB)
----models()
--------dla_simple.py(4KB)
--------senet.py(4KB)
--------mobilenetv2.py(3KB)
--------regnet.py(4KB)
--------dpn.py(3KB)
--------shufflenetv2.py(5KB)
--------simplecnn.py(2KB)
--------vgg.py(1KB)
--------efficientnet.py(6KB)
--------googlenet.py(3KB)
--------dla.py(4KB)
--------scattering.py(3KB)
--------resnext.py(3KB)
--------__init__.py(469B)
--------mobilenet.py(2KB)
--------LICENSE(1KB)
--------pnasnet.py(4KB)
--------densenet.py(3KB)
--------preact_resnet.py(4KB)
--------__pycache__()
--------fc.py(2KB)
--------resnet.py(4KB)
--------shufflenet.py(3KB)
--------lenet.py(699B)
----utils.py(7KB)
----main.py(8KB)
----dataframes()
--------res-net-R.torch(12KB)
--------mob-net-R.torch(6KB)
--------eff-net-roughness-df.torch(448KB)
--------eff-net-df-p.torch(242KB)
--------mob-net-roughness-df.torch(151KB)
--------eff-net-R.torch(10KB)
--------res-net-df.torch(306KB)
--------mob-net-df-p.torch(731B)
--------eff-net-df.torch(223KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(39B)