无监督数据增强:无监督数据增强的非官方PyTorch实现

时间:2021-02-04 01:53:12
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文件名称:无监督数据增强:无监督数据增强的非官方PyTorch实现
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文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-04 01:53:12
google deep-learning unsupervised-learning data-augmentation GooglePython UDA:无监督数据增强 非非官方PyTorch实现。 需要对文本数据集进行实验。 任何请求请求将不胜感激。 SVHN,使用AutoAugment的Imagenet的增强策略无法公开获得。 我们使用策略。 大多数代码来自 。 介绍 去做。 跑 $ python train.py -c confs/wresnet28x2.yaml --unsupervised 实验 Cifar10(精简版4k数据集) 复制纸的结果 WResNet 28x2 纸 我们的融合(Top1错误) 我们最好的(Top1错误) 监督下 20.26 21.30 自动扩音 14.1 * 15.4 13.4
【文件预览】:
unsupervised-data-augmentation-master
----archive.py(66KB)
----train.py(10KB)
----data.py(6KB)
----requirements.txt(264B)
----LICENSE(11KB)
----metrics.py(2KB)
----README.md(1KB)
----samplers()
--------__init__.py(0B)
--------stratified_sampler.py(2KB)
----networks()
--------wideresnet.py(3KB)
--------__init__.py(1KB)
----confs()
--------wresnet28x2.yaml(365B)
----augmentations.py(5KB)
----.gitignore(1KB)
----common.py(538B)

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