code-philia/mtpnet_image_models
模型训练过程汇总[该仓库只含有image model的训练过程] 本仓库采用扁平化的目录结构和标签系统来组织模型,具体说明如下: 仓库结构 一级目录:直接以模型名称-数据集,例如 ResNet-CIFAR-10、GraphMAE_QM9-Cora 等 二级目录:包含该模型在该数据集下的不同训练任务或变体,例如 normal、noisy、backdoor_invisible 等 训练过程目录结构:每个模型目录下包含: scripts/:存放模型相关代码和训练脚本 epochs/:存放模型训练过程和权重文件 每个epoch的权重文件(model.pth)和embedding(.npy) dataset/:模型需要的数据集 仓库结构展示 文件结构展示
feat:add cifar10mini just 1000 nodes
feat:add images to show the structure of a training process
add all
add VGG-CIFAR10
add ShuffleNet-CIFAR10
ADD SENet-CIFAR10
add mobilenet23
add lenet
D mobilenetv123
add code
add:densenet and efficientnet
fix D
add AlexNet prcesses
add:resnet-cifar10-classification-noisy
fix: index from 0
add resnet backdoor
feat:add get_raw_data.py
feat:add get_representation.py
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