This is the Linux app named Mixup-CIFAR10 whose latest release can be downloaded as mixup-cifar10sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Mixup-CIFAR10 with OnWorks for free.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
Mixup-CIFAR10
Ad
MÔ TẢ
mixup-cifar10 is the official PyTorch implementation of “mixup: Beyond Empirical Risk Minimization” (Zhang et al., ICLR 2018), a foundational paper introducing mixup, a simple yet powerful data augmentation technique for training deep neural networks. The core idea of mixup is to generate synthetic training examples by taking convex combinations of pairs of input samples and their labels. By interpolating both data and labels, the model learns smoother decision boundaries and becomes more robust to noise and adversarial examples. This repository implements mixup for the CIFAR-10 dataset, showcasing its effectiveness in improving generalization, stability, and calibration of neural networks. The approach acts as a regularizer, encouraging linear behavior in the feature space between samples, which helps reduce overfitting and enhance performance on unseen data.
Tính năng
- Simple, easily extensible codebase for research and experimentation
- Based on the original ICLR 2018 publication results
- Compatible with PyTorch and GPU-accelerated training
- Demonstrates significant gains in generalization and robustness
- Trains neural networks on convex combinations of inputs and labels
- Implementation of mixup data augmentation for CIFAR-10 classification
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/mixup-cifar10.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.