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人工智能教程:CliqueNet介绍

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jm3030 发表于 2018-6-25 17:19:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
jm3030 2018-6-25 17:19:58 604 0 显示全部楼层
这是一个新型的卷积神经网络。通过block内任意两层互连,实现了attention机制。
用python2,及TensorFlow实现的。
使用:
1、下载此代码
2、在CIFAR or SVHN上训练模型
python train.py --gpu [gpu id] --dataset [cifar-10 or cifar-100 or SVHN] --k [filters per layer] --T [all layers of three blocks] --dir [path to save models]
3、还可以用其他参数,如下。
--if_a True 表示用attentional transition
--if_b True 表示用bottleneck architecture
--if_c True 表示用compression strategy
在ImageNet上用TensorFlow的实践很快会发布出来。
可以先参考pytorch版本的CliqueNet的结果、如下脚本
python train_imagenet.py [path to the imagenet dataset]
<div class="pgc-img"> mav2g4ybIGC8xWI0.jpg
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