matlab交织代码-pytorch-curveball:深度网络的二阶优化器

时间:2024-07-09 06:56:12
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文件名称:matlab交织代码-pytorch-curveball:深度网络的二阶优化器

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更新时间:2024-07-09 06:56:12

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matlab应用代码PyTorch CurveBall - 深度网络的二阶优化器 这是 CurveBall 算法的 PyTorch 重新实现,如下所示: João F. Henriques、Sebastien Ehrhardt、Samuel Albanie、Andrea Vedaldi,“Small Steps and Giant Leaps: Minimal Newton Solvers for Deep Learning”,ICCV 2019 () 它紧跟 Matlab 代码,尽管它没有实现该论文中的所有实验。 警告: 不幸的是,用于前向模式自动微分 (FMAD) 的 PyTorch 操作有点慢(请参阅 参考资料)。 因此,它不如原始 Matlab 实现或此端口快。 您可以在interleave分支中找到一个实验版本,尽管存在这个问题(通过将 CurveBall 步骤与 SGD 交织),该版本实现了更高的速度。 非常欢迎其他建议的修复。 要求 虽然它可能适用于旧版本,但这主要已经过测试: 火炬 1.3 Python 3.7 使用(可选)生成绘图。 用法 curveball.py文件


【文件预览】:
pytorch-curveball-master
----.gitignore(20B)
----README.md(3KB)
----examples()
--------test_fmad.py(2KB)
--------cifar.py(7KB)
--------models()
--------mnist.py(7KB)
----curveball.py(5KB)

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