文件名称:
T-NAS:ICLR2020论文“通过元学习实现神经体系结构的快速适应”的源代码-Source code learning
开发工具:
文件大小: 233kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-25
详细说明：T-NAS
PyTorch实施ICLR2020论文“通过元学习实现神经体系结构的快速适应”
要求
的Python：3.x
火炬：1.0+
tensorboardX> = 1.4
火炬视觉> = 0.2.1
翻牌
用法
在Mini-Imagenet中搜索T-NAS
bash train_tnas.sh
在Mini-Imagenet中评估T-NAS
在这里，工作量非常大，因为我们仅在搜索阶段获得元theta。 值得注意的是，网络权重不能用于评估最终性能。 与其他NAS（例如Dart）和自动营销工具类似，我们需要从头开始训练模型。 在实施中，我们设置了600个任务（与元学习一致）进行评估。 因此，您需要执行以下步骤：
对于每个任务，请根据5路1/5镜头样本对体系结构theta进行解码。
使用maml方法训练每个解码后的拱门以获取权重，并在验证集中选择最佳模型。
对于每个任务，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
相关搜索:
