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SWATS: 在PyTorch中的非官方实现，从Adam转为使用SGD优化

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简介：
SWATS是一种在PyTorch中未官方实现的优化算法，它指导模型从Adam优化器转换到SGD优化器，以提高训练效率和性能。 从Adam切换到SGD表明：“即使在自适应解决方案具有更好的训练性能的情况下，通过自适应方法发现的解决方案的泛化能力也较差（通常显著更差）。这些结果提示从业者应重新考虑使用自适应方法来训练神经网络。”SWATS是ICLR 2018年的一篇高分论文提出的方法，它建议自动从Adam切换到SGD以获得更好的泛化性能。该算法的核心思想非常简单：在学习的初始阶段采用Adam进行优化，在达到一定阶段后由SGD接管继续训练。 安装方法可以直接通过pip命令来完成软件包的安装： ``` pip install git+https://github.com/Mrpatekful/swats pip install pytorch-swats ``` 一旦安装完毕，SWATS可以像使用其他`torch.optim.Optimizer`一样进行操作。以下是简短地展示如何应用该算法的代码示例。

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  • SWATS: 在PyTorch中的非官方实现，从Adam转为使用SGD优化
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    SWATS是一种在PyTorch中未官方实现的优化算法，它指导模型从Adam优化器转换到SGD优化器，以提高训练效率和性能。 从Adam切换到SGD表明：“即使在自适应解决方案具有更好的训练性能的情况下，通过自适应方法发现的解决方案的泛化能力也较差（通常显著更差）。这些结果提示从业者应重新考虑使用自适应方法来训练神经网络。”SWATS是ICLR 2018年的一篇高分论文提出的方法，它建议自动从Adam切换到SGD以获得更好的泛化性能。该算法的核心思想非常简单：在学习的初始阶段采用Adam进行优化，在达到一定阶段后由SGD接管继续训练。 安装方法可以直接通过pip命令来完成软件包的安装： ``` pip install git+https://github.com/Mrpatekful/swats pip install pytorch-swats ``` 一旦安装完毕，SWATS可以像使用其他`torch.optim.Optimizer`一样进行操作。以下是简短地展示如何应用该算法的代码示例。
     
  • RTM3D: PyTorch中的非官方RTM3D实现
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    RTM3D是一款基于PyTorch开发的非官方实现工具，专为三维重建和理解任务设计，提供高效灵活的深度学习解决方案。 RTM3D-PyTorch是ECCV 2020论文的PyTorch实现版本，它基于单眼RGB图像进行实时3D对象检测，并支持张量板。该模型使用RESNET与关键点特征金字塔网络（KFPN），可以通过设置参数--arch fpn_resnet_18来选择架构。此外，还可以通过调整use_left_cam_prob参数来控制左右摄像机的图像输入。 在公式(3)中，由于log运算符不接受负值作为输入，因此不需要对dim进行归一化处理（因为归一化的dim值可能小于0）。为了适应这一情况，我直接回归到以米为单位的绝对尺寸值。对于深度估计，使用L1损失函数，并首先将sigmoid激活应用于深度输出。 在公式(5)中，我没有采用地面真实值的绝对值而是采用了相对值。而在式（7）中，则是用argmin替代了原文中的argmax操作符。这些修改旨在优化模型性能和准确性。
     
  • FixMatch-pytorch：非官方的PyTorch版本实现
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    FixMatch-pytorch是由社区维护的一个非官方项目，提供了用PyTorch框架实现的FixMatch半监督学习算法。此代码库旨在为机器学习爱好者和研究者提供一个易于使用的实验平台。 这是FixMatch的非官方PyTorch实现。Tensorflow的官方实现在另一处提供。 该代码仅在使用RandAugment的情况下适用于FixMatch。 结果如下： CIFAR10数据集： 标签数量：40，250，4000 论文（RA）的结果为：86.19±3.37, 94.93±0.65, 95.74±0.05 本代码实现结果为：93.60, 95.31, 95.77 CIFAR100数据集： 标签数量：400，2500，10000 论文（RA）的结果为：51.15±1.75, 71.71±0.11, 77.40±0.12 本代码实现结果为：57.50, 72.93, 78.12 使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001。 用法： 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据来训练模型。
     
  • 使用Python在PyTorch中实现最简化的StyleGAN2方法
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    本项目采用Python语言和深度学习框架PyTorch，实现了风格化生成对抗网络（StyleGAN2）的核心算法，旨在提供一个简洁明了的学习资源。 在Pytorch中最简单的Stylegan2工作实现是基于论文《Improved Techniques for Training GANs》（https://arxiv.org/abs/1912.04958）的StyleGan2的一个简化版本。 为了运行这个项目，您需要一台安装了GPU和CUDA的机器。通过以下命令安装必要的包： ``` pip install stylegan2_pytorch ``` 如果您使用的是Windows系统，请按照如下步骤操作： ```shell conda install pytorch torchvision -c python pip install stylegan2_pytorch ``` 运行项目时，您可以通过下面这条命令开始训练过程： ```shell stylegan2_pytorch --data /path/to/images ``` 这将会把生成的示例图像保存到`results/default`目录，并且模型会定期被保存至`models/default`。 此外，您可以使用以下指令指定项目的名称： ```shell stylegan2_pytorch --data /path/to/images --name my-project-name ``` 这样便可以根据您的需求自定义项目。
     
  • 非官方的FixMatch-Pytorch代码：“FixMatch”实现
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    这段简介可以这样写： 本项目提供了一个非官方版本的PyTorch实现代码，用于复现“FixMatch”的半监督学习方法。 FixMatch-pytorch 是一个非官方的 PyTorch 实现，在 NeurIPS 20 上发布。此实现可以重现论文中的结果（包括 CIFAR10 和 CIFAR100），并包含半监督学习与完全监督方式训练模型的结果。需要 Python 3.6、PyTorch 1.6.0、torchvision 0.7.0 和 TensorBoard 2.3.0，以及 Pillow 库。 结果如下： - 分类准确率（％） 除了论文中提到的半监督学习成果外，我们还提供了完全监督学习的额外数据（50,000个标签），仅支持全监督。此外，在具有50,000个标签的情况下，一致性正则化也得到了应用。 即使在所有标签都已提供的情况下，引入一致性正则化依然提升了分类准确度。评估模型时采用了通过SGD训练过程中的指数移动平均值（EMA）方法进行评价。 对于 CIFAR10 数据集的测试结果： - 40个标签：超+一致性只吃纸（RA），86.19±3.37 - 250个标签：同上，94.93±0.65 - 4,000个标签：同样方法，此处未给出具体数值。
     
  • VoiceFilter: Google AI VoiceFilter系统在PyTorch上的非官方实现
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    VoiceFilter是基于Google AI开发的一款去人声噪音的AI工具，在此我们提供了该系统的非官方PyTorch版本实现。 嗨，大家好！我是MINDs Lab, Inc.的Seung-won。自从我发布这个开源文件已经有一段时间了，并且我没有预料到这个存储库会在这么长的时间里引起如此大的关注。我要感谢所有给予支持的人，同时也要感谢Quanquan Wang先生（《VoiceFilter》论文的第一作者）在他的文章中提到我的项目。 实际上，在没有相关领域主管的情况下，我仅仅用了三个月时间就开始研究深度学习和语音分离，并完成了这个项目。当时我对幂律压缩以及如何正确验证测试模型的方法一无所知。从那时起，我在深度学习和语音处理上投入了更多的时间（我还发表了一篇论文），并注意到一些明显的错误。这些问题是由GitHub用户提出的；请参考相关讨论。 尽管如此，我必须提醒大家，该存储库可能非常不可靠，并且使用此代码需要您自担风险（如LICENSE中所述）。
     
  • TensorFlow2 中的五种优化器（SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam）在鸢尾花数据集上的比较.docx
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    本文档深入探讨了TensorFlow 2中五种常见优化算法（随机梯度下降、带有动量的SGD、AdaGrad、RMSProp和Adam）在经典的鸢尾花分类任务中的性能差异，为模型训练提供了实践参考。 在使用TensorFlow 2对鸢尾花数据集进行实验时，可以比较五种优化器（SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp 和 Adam）的性能表现。这项研究旨在探讨不同优化算法如何影响模型训练过程及最终效果。
     
  • Adam随机梯度下降优化算法的Matlab实现-基于Adam的优化方法-matlab开发
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    本项目提供了Adam随机梯度下降优化算法的MATLAB实现代码，适用于机器学习与深度学习中的参数优化。 `fmin_adam` 是 Kingma 和 Ba 提出的 Adam 优化算法的一种实现，该算法具有自适应学习率，并为每个参数单独使用动量（Momentum）。Adam 算法设计用于处理随机梯度下降问题；即在每次迭代中仅使用小批量数据来估计梯度的情况，或者当应用随机 dropout 正则化时。关于 `fmin_adam` 的用法示例可以在其 GitHub 存储库中找到。 函数的调用方式为：[x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options>)。更多详细信息请参考相关文档和功能帮助文件。
     
  • 非官方PyTorch版本的RandAugment重现：pytorch-randaugment
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    pytorch-randaugment是一个非官方但功能强大的PyTorch库，实现了RandAugment数据增强技术，用于提高机器学习模型在图像分类任务中的性能和泛化能力。 PyTorch-Randaugment 是 RandAugment 的非官方 PyTorch 重新实现版本。大部分代码来自其他开源项目。介绍使用 RandAugment 可以在不依赖单独代理任务的情况下，对感兴趣的数据集训练模型。通过仅调整两个超参数（N 和 M），您可以获得与 AutoAugments 性能相竞争的效果。 安装方法： ``` pip install git+https://github.com/ildoonet/pytorch-randaugment ``` 用法示例： ```python from torchvision.transforms import transforms from RandAugment import RandAugment transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), # 其他转换步骤... ]) ```
     
  • CutMix-PyTorch: 官方Pytorch实现的CutMix正则化器
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    CutMix-PyTorch是基于官方Pytorch库开发的一个实现CutMix数据增强技术的项目，能够有效提升模型泛化能力。 在ICCV 2019（口头演讲）上被接受的论文《CutMix：一种正则化策略以训练具有可本地化功能的强大分类器》提出了CutMix正则化程序的官方Pytorch实现，作者包括桑、韩东云、吴成俊、桑赫俊、崔俊淑和柳永jo。该工作由NAVER Corp.的Clova AI Research团队完成。 论文基于先前提出的区域辍学策略来提升卷积神经网络分类器的表现，并指出这些方法能够有效引导模型聚焦于对象不太具有区分性的部分（例如，腿而不是人的头部），从而提高模型泛化能力和定位能力。然而，现有的区域丢弃方法通过覆盖黑色像素或随机噪声的补丁来移除训练图像上的信息像素，这会导致信息丢失和效率低下。 为解决这一问题，作者提出了CutMix增强策略：在训练图像之间剪切并粘贴补丁，并且根据补丁所占的比例混合其地面真相标签。这种方法通过有效利用更多的训练数据同时保留区域丢弃的优点来提高模型性能。