Orthogonal Convolutional Neural Networks 项目教程

Orthogonal Convolutional Neural Networks 项目教程

Orthogonal-Convolutional-Neural-NetworksCode for paper "Orthogonal Convolutional Neural Networks". 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/or/Orthogonal-Convolutional-Neural-Networks

1. 项目的目录结构及介绍

Orthogonal-Convolutional-Neural-Networks/
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── orthogonal_cnn.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── configs/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 包含模型的定义和相关工具函数。
  • orthogonal_cnn.py: 定义正交卷积神经网络模型。
  • utils.py: 包含一些辅助函数。
• scripts/: 包含训练和评估脚本。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • evaluate.py: 用于评估模型的脚本。
• configs/: 存放配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py 和 scripts/evaluate.py。

• train.py: 该脚本用于启动训练过程，可以通过命令行参数指定配置文件和其他训练参数。
• evaluate.py: 该脚本用于评估训练好的模型，可以通过命令行参数指定模型文件和数据集。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/config.yaml，包含了项目运行所需的各种配置参数，例如：

model:
  name: OrthogonalCNN
  input_size: 224
  num_classes: 1000

training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

data:
  dataset_path: ./data/dataset
  validation_split: 0.2

• model: 定义模型的名称、输入大小和类别数。
• training: 定义训练的批次大小、迭代次数和学习率。
• data: 定义数据集的路径和验证集的分割比例。

通过修改这个配置文件，可以调整模型的训练和数据处理参数。

Orthogonal-Convolutional-Neural-NetworksCode for paper "Orthogonal Convolutional Neural Networks". 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/or/Orthogonal-Convolutional-Neural-Networks