pytorch-cifar10 使用PyTorch在CIFAR10上的个人实践灵感来自来自 。 介绍 CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像，但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。 在它们之间，培训批次包含每个班级的正好5000张图像。 要求 python3.6 麻木 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.0 用法 python3 main.py 可选参数： --lr default=1e-3 learning rate --epoch default=200

PyTorch图像分类 以下论文是使用PyTorch实现的。 ResNet（ ） ResNet- （ ） 警告（ ） DenseNet（ ， ） 金字塔网（ ） ResNeXt（ ） 摇一摇（ ） LARS（ ， ） 抠图（ ） 随机擦除（ ） SENet（ ） 混合（ ） 双切口（ 1802.07426 ） RICAP （ 1811.09030 ） CutMix（ 1905.04899 ） 要求 Ubuntu（仅在Ubuntu上进行过测试，因此可能无法在Windows上运行。） Python> = 3.7 PyTorch> = 1.4.0 火炬视觉 NVIDIA Apex pip install -r requirements.txt 用法 python train.py --config configs/cifar/

基于tensorflow搭建Resnet18对Cifar10测试集准确率90%，仅用了数据增强和损失函数优化方案，简单易懂，内含源码以及训练好了的模型。继续调节参数可以进一步增高准确率，支持交流学习，勿喷

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使用Pytorch实现NIN 本文在网络中非官方实施 0.开发环境 Docker Image - tensorflow/tensorflow:tensorflow:2.4.0-gpu-jupyter Library - Pytorch : Stable (1.7.1) - Linux - Python - CUDA (11.0) 使用单GPU 1.实施细节 model.py：NIN模型 train.py：火车NIN utils.py：计算正确的预测 best.pt：最好的NIN权重文件而不会丢失 NIN-Cifar 10.ipynb：安装库，下载数据集，预处理，训练和结果 可视化-Feature Map.ipynb：可视化完整激活的特征图，前10％的激活 细节 辍学的NIN很难训练并且获得与论文相同的分数 遵循官方法规的详细信息：批次大小128，动量0.9，重量衰减0.00001 没

cifar10的network in network配置文件和model,提供了train_test和solver文件，以及㑅者训练好的model,方便那些无法下载的研究者！

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Densenet-Tensorflow 的Tensorflow实施使用Cifar10，MNIST 实现本文的代码是Densenet.py 略有不同，我使用了AdamOptimizer 如果您想查看原始作者的代码或其他实现，请参考此 要求 Tensorflow 1.x Python 3.x tflearn（如果您易于使用全局平均池，则应安装tflearn However, I implemented it using tf.layers, so don ' t worry 问题 我用了tf.contrib.layers.batch_norm def Batch_Normali

cigar的源码。