对等丢失功能
此存储库是ICML2020接受的“”的Pytorch Pytorch实现。
所需的包装和环境
支持的操作系统: Windows,Linux,Mac OS X; 的Python:3.6 / 3.7;
深度学习库: PyTorch(需要GPU)
所需软件包: Numpy,Pandas,random,sklearn,tqdm,csv,火炬(如果要估计噪声转换矩阵,则需要Keras)。
实用工具
该存储库包括:
:clipboard: 对等丢失功能的多类实现;
:clipboard: 深度学习中的对等丢失功能;
:clipboard: Peer Loss功能的动态调整策略可进一步提高性能。
运行详细信息( 每个文件夹的README.md文件中都提到了MNIST,Fashion MNIST,CIFAR-10,CIFAR-100上具有不同噪声设置的对等丢失功能。
的工作流程 加权对等损失函数包括:
决策边界可视化
给定2D合成
2021-07-05 20:43:27
128.59MB
Python
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