【文件属性】:
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
文件大小:41KB
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)