mxnet模型转tflite
今天尝试把insightface的模型转换到tflite格式,在此做个记录。
第十个算法FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning withConsistency and Confidence,这依旧是谷歌研究组的作者提出的,是对MixMatch的改进。
第九个算法ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring,这也是谷歌MixMatch的同一作者提出的,是对MixMatch的改进。
第八个算法UNSUPERVISED DATA AUGMENTATION FOR CONSISTENCY TRAINING。此算法与VAT的想法类似,都是通过加强扰动的质量来获得更好的一致性正则化。
第七个算法MixMatch: A Holistic Approach toSemi-Supervised Learning。此算法将之前的各个半监督学习算法进行融合,统一了主流方法,得到了最优的效果。此算法好,就是训练的过程慢一些。
第六个算法Interpolation Consistency Training forSemi-Supervised Learning,这个算法是利用mixup提出了一种简单的一致性正则化方法。
第五个算法mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION,这个算法应该很多人都听过或者用过,它十分简单但又十分有效,是之后大部分半监督论文都用到的技巧。
第四个算法Virtual Adversarial Training(虚拟对抗训练),出自论文Virtual Adversarial Training:A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning,下面简称为vat。