FixMatch-pytorch
非官方pytorch代码 NeurIPS'20。此实现可以重现结果(CIFAR10和CIFAR100),这些结果已在本文中进行了报告。此外,它还包括具有半监督和完全监督方式的训练模型(请在下面的链接中下载)。
要求
python 3.6
pytorch 1.6.0
火炬视觉0.7.0
张量板2.3.0
枕头
结果:分类准确率(%)
除了本文中半监督学习的结果外,我们还附加了完全监督学习的额外结果(50000个标签,仅支持sup)+一致性正则化(50000个标签,sup + consistency)。即使完全提供了标签,一致性正则化也提高了分类准确性。通过SGD训练轨迹中的模型的EMA(指数移动平均值)进行评估。
CIFAR10
#标签
40
250
4000
超+一致性
只吃
纸(RA)
86.19±3.37
94.93±0.65
95.
2021-05-13 09:15:43
1.14MB
Python
1