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ImageNet Classification 深度学习模型

https://github.com/google-research/noisystudent Tensorflow

  1. Train a classifier on labeled data (teacher).
  2. Infer labels on a much larger unlabeled dataset.
  3. Train a larger classifier on the combined set, adding noise (noisy student).
  4. Go to step 2, with student as teacher
python main.py \
    --model_name=efficientnet-b0 \
    --use_tpu=False \
    --use_bfloat16=False \
    --task_name=svhn \
    --mode=train \
    --train_batch_size=128 \
    --iterations_per_loop=1000 \
    --save_checkpoints_steps=1000 \
    --unlabel_ratio=5 \
    --teacher_softmax_temp=1 \
    --augment_name=v1 \
    --randaug_mag=5 \
    --final_base_lr=0.0002 \
    --weight_decay=1e-4 \
    --label_data_dir=./data/svhn/proc \
    --teacher_model_name=efficientnet-b0 \
    --teacher_model_path=ckpt/teacher_ckpt/model.ckpt \
    --model_dir=./ckpt/exp_1 \
    --unlabel_data_dir=./data/svhn/proc/unlabeled

------------------------------

https://github.com/SoojungYang/supervised_pretraining_GN_WS Tensorflow.keras

------------------------------

https://github.com/facebookresearch/FixRes PyTorch 1.0

python main_resnet50_scratch.py --batch 64 --num-tasks 8 --learning-rate 2e-2

------------------------------

https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet

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