开源项目 `confidence_estimation` 使用教程

开源项目 confidence_estimation 使用教程

confidence_estimation Learning Confidence for Out-of-Distribution Detection in Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/confidence_estimation

1. 项目的目录结构及介绍

confidence_estimation/
├── checkpoints/
├── figures/
├── logs/
├── models/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── out_of_distribution_detection.py
├── train.py

目录结构介绍

• checkpoints/: 存储训练过程中的模型检查点文件。
• figures/: 存储生成的图表文件。
• logs/: 存储训练日志文件。
• models/: 存储模型定义文件。
• utils/: 存储项目中使用的工具函数和辅助文件。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被版本控制。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文件。
• out_of_distribution_detection.py: 用于评估训练模型的文件，主要用于检测分布外数据。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练神经网络模型并生成置信度估计。该文件支持多种模型架构（如 DenseNet、WideResNet、VGG）和数据集（如 CIFAR-10、SVHN）。

主要参数

• --dataset: 选择训练数据集，可选值为 cifar10 或 svhn。
• --model: 选择模型架构，可选值为 densenet、wideresnet 或 vgg13。
• --batch_size: 批处理大小。
• --epochs: 训练轮数。
• --seed: 随机种子。
• --learning_rate: 学习率。
• --data_augmentation: 是否使用数据增强。
• --cutout: 使用 Cutout 的补丁大小，如果为 0 则不使用 Cutout。
• --budget: 控制网络选择低置信度预测的频率。
• --baseline: 是否训练没有置信度分支的模型。

示例命令

python train.py --dataset cifar10 --model vgg13 --budget 0.3 --data_augmentation --cutout 16

3. 项目的配置文件介绍

README.md

README.md 是项目的配置文件之一，提供了项目的详细介绍、使用说明和依赖项信息。

主要内容

• 项目介绍: 介绍了项目的目标和主要功能，即如何为神经网络添加置信度估计分支，用于检测分布外数据。
• 依赖项: 列出了项目所需的依赖库，如 PyTorch、tqdm、visdom 等。
• 训练说明: 提供了训练模型的详细步骤和参数说明。
• 评估说明: 提供了评估训练模型的步骤和参数说明。

LICENSE

LICENSE 文件包含了项目的开源许可证信息，说明项目的使用条款和条件。

.gitignore

.gitignore 文件用于指定哪些文件和目录不需要被 Git 版本控制，例如生成的日志文件、检查点文件等。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 confidence_estimation 项目。

confidence_estimation Learning Confidence for Out-of-Distribution Detection in Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/confidence_estimation