CIFAR-ZOO：PyTorch实现的CNN图像分类基准

资源摘要信息:"CIFAR-ZOO是一个用于CIFAR数据集的卷积神经网络（CNN）基准测试的PyTorch实现库。该库包含了多种CNN架构的PyTorch代码，目的是为研究者提供一个简单且灵活的图像分类代码库。该库目前处于存档状态，最后一次使用PyTorch 1.7版本进行了测试，未来不再进行维护。尽管如此，它仍包含了对多个CNN架构的实现，以及与之相关的改进方法，包括不同的正则化技术、学习率调度器等，这些内容对研究者可能有所助益。 在架构方面，CIFAR-ZOO支持以下CNN架构： 1. LeNet - 一个早期的简单卷积网络。 2. AlexNet - 推动深度学习在图像识别领域应用的经典架构。 3. VGG - 以深度见长，由连续的卷积层组成。 4. ResNet - 提出残差连接，能够训练更深的网络。 5. PreResNet - 在ResNet之前提出的另一种残差网络变体。 6. DenseNet - 通过连接每一层到每一层来增强特征的传递。 7. SENet - 引入了通道注意力机制的网络。 8. BAM - 对网络结构引入了注意力机制。 9. CBAM - 结合了通道和空间注意力机制。 10. GENet - 使用全局增强网络来改善性能。 11. SKNet（选择性内核网络）- 根据特征重要性自适应选择不同大小的卷积核。 正则化技术在模型训练中起着至关重要的作用，它防止模型过拟合，提升模型泛化能力。CIFAR-ZOO库中支持的正则化方法有： 1. Cutout - 随机裁剪输入图像的一部分，以增强模型的鲁棒性。 2. Shake-Shake - 一种通过在训练过程中随机扰动网络的正则化方法。 3. Mixup - 一种结合了两个输入样本及其对应标签的方法，以生成新的训练样本。 学习率调度器是影响模型训练性能的重要组件，它能够在训练过程中动态调整学习率。在CIFAR-ZOO库中实现了以下学习率调度器： 1. cos_lr - 即SGDR（随机梯度下降的周期性重启），在训练过程中使用余弦退火策略调整学习率。 2. htd_lr - 使用双曲线正切函数衰减学习率。 使用要求方面，该库需要Python版本大于等于3.6。 文件名称列表中的'CIFAR-ZOO-master'指向了存储库的主分支，这表明用户可以从主分支获取到该库的所有内容。 综上所述，CIFAR-ZOO不仅包含了多种CNN架构的实现，还提供了多种正则化技术和学习率调度器。尽管不推荐在此基础上进行新开发，但该库对于理解各种深度学习技术、复现实验结果或作为学习和教学的辅助材料仍然具有很高的价值。"