{ "

Train a large model on CIFAR 10

\n

This trains a large model on CIFAR 10 for distillation.

\n

_^_0_^_

\n": "

CIFAR10 \u0dc4\u0dd2 \u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dcf\u0dbd \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1

\n

\u0db8\u0dd9\u0dba \u0d86\u0dc3\u0dc0\u0db1\u0dba\u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf CIFAR 10 \u0dc4\u0dd2 \u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dcf\u0dbd \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2.

\n

_^_0_^_

\n", "

Configurations

\n

We use _^_0_^_ which defines all the dataset related configurations, optimizer, and a training loop.

\n": "

\u0dc0\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dba\u0dcf\u0dc3\u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dca

\n

\u0dc3\u0dd2\u0dba\u0dbd\u0dd4\u0db8\u0daf\u0dad\u0dca\u0dad \u0d9a\u0da7\u0dca\u0da7\u0dbd \u0d86\u0dc1\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dad \u0dc0\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dba\u0dcf\u0dc3\u0dba\u0db1\u0dca, \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba \u0dc3\u0dc4 \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0dbd\u0dd6\u0db4\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dca\u0dc0\u0da0\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1 \u0d85\u0db4\u0dd2 \u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dd2\u0dad\u0dcf _^_0_^_ \u0d9a\u0dbb\u0db8\u0dd4.

\n", "

Create model

\n": "

\u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0dc3\u0dcf\u0daf\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

VGG style model for CIFAR-10 classification

\n

This derives from the generic VGG style architecture.

\n": "

CIFA-10\u0dc0\u0dbb\u0dca\u0d9c\u0dd3\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf VGG \u0dc0\u0dd2\u0dbd\u0dcf\u0dc3\u0dd2\u0dad\u0dcf\u0dc0\u0dda \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba

\n

\u0db8\u0dd9\u0dba \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dba VGG \u0dc0\u0dd2\u0dbd\u0dcf\u0dc3\u0dd2\u0dad\u0dcf\u0dc0\u0dda \u0d9c\u0dd8\u0dc4 \u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dca\u0db8\u0dcf\u0dab \u0dc1\u0dd2\u0dbd\u0dca\u0db4\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca\u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dd3.

\n", "

\n": "

\n", "

Create a convolution layer and the activations

\n": "

\u0dc3\u0d82\u0dc0\u0dc4\u0db1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0dbb\u0dba\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0dc4 \u0dc3\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dca \u0dc3\u0dcf\u0daf\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

Batch normalization

\n": "

\u0d9a\u0dab\u0dca\u0da9\u0dcf\u0dba\u0db8\u0dca\u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dba\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba

\n", "

Convolution layer

\n": "

\u0dc3\u0d82\u0dc0\u0dc4\u0db1\u0dc3\u0dca\u0dae\u0dbb\u0dba

\n", "

Create a model with given convolution sizes (channels)

\n": "

\u0dbd\u0db6\u0dcf\u0daf\u0dd3 \u0d87\u0dad\u0dd2 \u0dc3\u0d82\u0dc0\u0dc4\u0db1 \u0db4\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dcf\u0dab (\u0db1\u0dcf\u0dbd\u0dd2\u0d9a\u0dcf) \u0dc3\u0dc4\u0dd2\u0dad \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0dcf\u0daf\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

Create configurations

\n": "

\u0dc0\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dba\u0dcf\u0dc3\u0dba\u0db1\u0dca\u0dc3\u0dcf\u0daf\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

Create experiment

\n": "

\u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf\u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0dcf\u0daf\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

Dropout

\n": "

\u0dc4\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8

\n", "

Load configurations

\n": "

\u0dc0\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dba\u0dcf\u0dc3\u0dba\u0db1\u0dca\u0db4\u0dd6\u0dbb\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

Print number of parameters in the model

\n": "

\u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0dda\u0db4\u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd2\u0dad\u0dd2 \u0d9c\u0dab\u0db1 \u0db8\u0dd4\u0daf\u0dca\u0dbb\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

ReLU activation

\n": "

Relu\u0dc3\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba

\n", "

Set model for saving/loading

\n": "

\u0d89\u0dad\u0dd2\u0dbb\u0dd2\u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8/\u0db4\u0dd0\u0da7\u0dc0\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba \u0dc3\u0d9a\u0dc3\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "

Start the experiment and run the training loop

\n": "

\u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf\u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0d86\u0dbb\u0db8\u0dca\u0db7 \u0d9a\u0dbb \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0dbd\u0dd6\u0db4\u0dba \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1

\n", "Train a large model on CIFAR 10": "CIFAR 10 \u0dc4\u0dd2 \u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dcf\u0dbd \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1", "Train a large model on CIFAR 10 for distillation.": "\u0d86\u0dc3\u0dc0\u0db1\u0dba \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf CIFAR 10 \u0dc4\u0dd2 \u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dcf\u0dbd \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1." }