CliqueNet-pytorch:CIFAR-10上CliqueNet的pytorch重新实现

Python

该存储库提供了CliqueNet的pytorch重新实现，原始纸的网站在。在此实现中，测试是在CIFAR-10数据集上完成的。与执行纸质声明有几种不同。我们使用后激活的conv-bn-relu而不是预激活的bn-relu-conv 我们采用注意力转移和压缩的策略，但没有采用集团内的瓶颈我们为随机翻转提供了一个简单的数据增强选项要求我们的代码基于pytorch的最新版本，请访问以安装最新版本。用法要在CIFAR-10上训练单簧管，请参考以下命令： python main.py [-h] [-batch_size BATCH_SIZE] [-num_epochs NUM_EPOCHS] [-lr LR] [-clip CLIP] [-disable_cuda] [-augmentation] [-print_f

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