AdderNet：我们真的需要深度学习中的乘法吗？ 该代码是CVPR 2020论文的演示 我们提出加法器网络（AdderNets）来交换深度神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））中的大规模乘法运算，以更便宜的加法运算来减少计算成本。在AdderNets中，我们将滤波器和输入要素之间的L1范数距离作为输出响应。结果，在ImageNet数据集上使用ResNet-50，建议的AdderNets可以达到74.9％的Top-1精度91.7％的Top-5精度，而无需在卷积层上进行任何乘法。 更新：培训代码

超网络 适用于ResNet的PyTorch实施（Ha等人，ICLR 2017）。该代码主要用于CIFAR-10和CIFAR-100，但是将其用于任何其他数据集都非常容易。将其用于不同深度的ResNet架构也非常容易。 我们使用pytorch闪电来控制整个管道。 怎么跑 python train.py --dataset {cifar10/cifar100} --gpus $num_gpu -j $num_workers --distributed_backend ddp 已过期。此回购协议已将H

ResNet20修剪 ResNet20到CIFAR-10，以及такжереализацибазов的前身。Данныйрепозиторийсодержиткоддляобучениямодели。 筛选器级别的修剪'аизследующихдвухшагов： Длякаждогосверточногослоякластеризуетсянаборсверенод Каждаяисходнаясверткавопределенномслоезаменяетсякластера，ккот

简单的Cifar10数据集 pytorch 框架训练代码 使用简单的ResNet-18 进行训练 代码附有详细注释，一看就懂 修改代码，补充上自己的CiFar10数据集位置，就可以直接运行

CNN修剪-GAL，CVPR 2019 [再现] 修剪，模型压缩，对抗学习，卷积神经网络。 参考 通过生成对抗性学习（GAL）实现最佳结构化的CNN修剪，CVPR 2019。 FLOP计算工具 要求 python3 pytorch == 1.7.1 cudatoolkit == 11.0.221 numpy == 1.19.2 张量板x == 1.4 实验 CIFAR-10上的ResNet-56。 （图像分类） 执行 预训练模型准备 预训练的权重可从GAL（ ）下载。 培训和结构修