pytorch_wrn:WRN的PyTorch实现-源码
WRN的PyTorch实施
用法
$ python main.py --depth 28 --widening_factor 10 --outdir results
CIFAR-10的结果
模型
测试错误（3次运行的中位数）
测试错误（纸上）
训练时间
WRN-28-10
4.03
4.00（5次中位数）
16h10m
注意此模型使用批处理大小64（纸上为128）进行训练。
参考
Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。 广泛的残留网络。 在Richard C. Wilson，Edwin R. Hancock和William AP Smith的著作中，英国机器视觉会议（BMVC）会议录，第87.1-87.12页。 BMVA出版社，2016年9月 ，
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