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SE-NET效果测试_se_resnet18
作者：小丑西瓜9 | 2024-03-22 21:11:41
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se_resnet18
一，resnet-18 + se-net（数据集cifar-10）
resnet-18的网络结构：
如下图，在每个Residual block中，引入SE-net ：
数据集：cifar-10，
学习率0.1
跑了45个epochs之后，cifar-10测试集的精度对比：
（resnet-18）：
（resnet-18 + se-net）：
从图上看来，resnet-18和resnet-18 + se-net 貌似在精度上相差不大
但resnet-18+se-net却比resnet-18更快地到达一个比较高的精度(如70%)
而从具体的训练集精度和损失度来看：
一般而言，resnet-18 + se-net 的损失度是比resnet-18稍微要小的。
所以总体而言，se-net对Loss的减少是有作用的。
学习率0.01，epochs 135
resnet-18：
resnet-18 + se-net：
从数据来看，两边都可以轻易地上到90~91%的准确率，Loss和准确率相差无几。
测试代码：
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