文件名称:
contrastive-learning:对比学习方法-源码
开发工具:
文件大小: 27kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：对比学习方法
支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。
有什么可用的？
使用SimCLR进行对比学习预训练
通过停止梯度进行在线线性评估
Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等）
在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动）
使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价）
SimCLR多分辨率农作物
SimCLR +
预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点）
工作于：
结果
模型
方法
数据集
时代
批
温度
多作
大理
监督下
在线线性评估
预训练后线性评估
Resnet18
SimCLR
Imagenet-100
100
256
0.2
70.74
71.02
Resnet18
SimCLR
Imagenet-100
100
256
0.2
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