文件名称:
mnasnet-pytorch：MNASNET的PyTorch实现-源码
开发工具:
文件大小: 292kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：训练自己的MNASNET
动机
我们试图从实现这个MNASNET网络从头开始-并未能实现与我们所用的方法所要求的精度。 嗯，可能这就是为什么在Cadene的存储库中，仅从TF NASNET移动版的原因？ 好吧，很高兴知道ImageNet上的培训网络并不像听起来那样简单。
即使我们未能在MNASNET上达到75-76％的top1精度要求，我们仍然相信最有可能的是训练方法（？）。 根据我们在各种培训制度下的经验，这些网络似乎在最高精度上达到了35-40％的峰值。 同样，也许我们应该等待15-30个ImageNET时期以上才能确认培训已停止，但谁知道呢。
事实是，Google在其声称使用了：
RMSPROP作为优化器；
批标准化层的非常特殊的设置；
一些具有较高初始LR的预热时间表；
该论文在许多主题上有些含糊：
本文的最初版本没有提到激活层的使用（例如RELU）。 作者澄清这是一个错误/遗漏；
FC +池化的确切设计。 作者澄清说，他们只是使用平均池。
上图所示的网络无法正常工作-您将不得不添加一些下采样层；
但是我从未见过成功使用RMSPROP的人。 在与一位成功培训
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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