variance networks:方差网络 源码
方差网络 关于ICLR 2019论文代码。 谈话视频 代码 实际上,我们有两个版本的代码: TensorFlow的实现是使用python 2.7完成的,将有助于重现CIFAR结果,即通过变差辍学来训练方差层。 PyTorch实施是一种更准确的方法,可以重现MNIST和玩具问题的结果。它需要python 3.6和pytorch 0.3。 引文 如果您认为此代码有用,请引用我们的论文 @article{neklyudov2018variance, title={Variance Networks: When Expectation Does Not Meet Your Expectations}, author={Neklyudov, Kirill and Molchanov, Dmitry and Ashukha, Arsenii and Vetrov, Dmitry}, j
文件列表
variance-networks-master.zip
(预估有个32文件)
variance-networks-master
variance-networks-tf
data
cifar10_input.py
10KB
downloader.py
1KB
__init__.py
0B
reader.py
5KB
nets
utils.py
10KB
metrics.py
2KB
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