无监督数据增强:无监督数据增强的非官方PyTorch实现 源码

UDA:无监督数据增强 非非官方PyTorch实现。 需要对文本数据集进行实验。 任何请求请求将不胜感激。 SVHN,使用AutoAugment的Imagenet的增强策略无法公开获得。 我们使用策略。 大多数代码来自 。 介绍 去做。 跑 $ python train.py -c confs/wresnet28x2.yaml --unsupervised 实验 Cifar10(精简版4k数据集) 复制纸的结果 WResNet 28x2 纸 我们的融合(Top1错误) 我们最好的(Top1错误) 监督下 20.26 21.30 自动扩音 14.1 * 15.4 13.4