梅州市住房与城乡建设局网站,wordpress视频站模板,推广普通话的意义是什么,公司形象墙设计CIFAR和SVHN结果 加粗表示原论文中该网络的最优结果。可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet。ResNeXt-29#xff0c;8x64d表示29层#xff0c;ResNeXt分支数为8#xff0c;每个分支的bottleneck宽度为64。这里记录的结果…CIFAR和SVHN结果 加粗表示原论文中该网络的最优结果。可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet。ResNeXt-298x64d表示29层ResNeXt分支数为8每个分支的bottleneck宽度为64。这里记录的结果是使用了标准数据增强的test error。因为有些论文会拿前人工作的次优结果对比所以这些结果可能会和一些论文的实验数据有所出入。网络网络参数CIFAR10CIFAR100SVHN备注ResNet-1101.7M6.61ResNet-1101.7M6.4127.222.01stochastic depth复现的ResNet-1641.7M25.16resNetv2提中提到的ResNetv2-1641.7M5.4624.33ResNetv2-100110.2M4.6922.68FractalNet-20 with drop38.6M4.601.87FractalNet-4022.9M22.49WRN-40-48.9M4.5321.18WRN-16-811.0M4.2720.43WRN-28-1036.5M4.0019.25WRN-28-10 dropout36.5M3.8918.85WRN-16-4 dropout1.64ResNeXt-298x64d34.4M3.6517.77ResNeXt-2916x64d68.1M3.5817.31DenseNet-40k121.0M5.2424.421.79DenseNet-100k127.0M4.1020.201.67DenseNet-100k2427.2M3.7419.251.59DenseNet-BC-100k120.8M4.5122.271.76DenseNet-BC-250k2415.3M3.6217.601.74DenseNet-BC-190k4025.6M3.4617.18CIFAR数据集地址 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 转载于:https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9692888.html
