文件名称:
lemniscate.pytorch：通过非参数实例区分进行无监督特征学习-源码
开发工具:
文件大小: 22kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-05
详细说明：通过非参数实例区分进行无监督特征学习
此回购包含CVPR2018无监督学习论文的pytorch实施。
更新了预训练模型
提供了具有存储体实现且nce-k = 65536否定值的更新的实例判别模型。 如在CPC / MoCo中一样，使用Softmax-CE损失而不是原始NCE损失来训练更新的模型。
（线性ImageNet Acc 58.5％）
老歌：ResNet18和ResNet50的原始版本经过训练，带有4096个底片和NCE损失。 每个tar球都包含所有ImageNet训练图像（600 mb）和模型权重（100-200mb）的特征表示。 您也可以通过转发整个ImageNet图像的网络来
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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