IGCV_V1.PyTorch: 纸张的重新实现

简介：
IGCV_V1.PyTorch: 纸张的重新实现 是一个基于PyTorch框架对IGCV_V1模型进行的复现项目，致力于准确再现其性能并促进深度学习社区的研究和应用。 本段落介绍了深度神经网络的交错组卷积（IGCV V1）的相关代码实现，并提供了该模型在两个数据集上的测试结果。 我们提出了一种简单的模块化神经网络架构，称为交错群卷积神经网络（IGCNets）。这种结构的核心是一个新颖的构建块——由初级和次级连续交错群卷积构成。这两个组卷积是互补的，其设计灵感来源于规则卷积在四个分支上的表示形式。 为了进行实验验证，我们使用了Python3与PyTorch 0.3版本，在Cifar10以及Cifar-10数据集上对IGCV_L24M2模型进行了训练和测试。以下是该模型的性能表现： | 模型 | 训练（Top-1）准确率 | 验证（Top-1）准确率 | | ---- | ------------------:| --------------------:| | IGCV_L24M2 | 99.4% | 91.8% | 上述实验中，模型的参数设置为：大号尺寸为24，小号尺寸为2。