songyang86

关于论文中稀疏训练的损失函数的疑惑

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大神，你好。我想问一个问题，我觉的论文《Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming》中给出的损失函数是针对需要剪枝的BN层的，而网络的最后层的损失函数还是经典的yolov3的损失函数，可以这样理解吗？根据代码的意思，最后的loss依然是经典的yolov3的损失函数值，没有加入L1正则的损失值。如果在网络的最后的损失函数是论文中的公式话，那么应该对每层的反向梯度就都应该包含L1正则的梯度 期待您的回复。十分感谢

关于论文中稀疏训练的损失函数

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大牛，我想问一个问题，我觉的论文《Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming》中给出的损失函数是针对需要剪枝的BN层的，而网络的最后层的损失函数还是经典的yolov3的损失函数，可以这样理解吗？根据代码的意思，最后的loss依然是经典的yolov3的损失函数值，没有加入L1正则的损失值 期待您的回复。十分感谢

关于论文中稀疏训练的损失函数的疑惑

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大牛，我想问一个问题，我觉的论文《Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming》中给出的损失函数是针对需要剪枝的BN层的，而网络的最后层的损失函数还是经典的yolov3的损失函数，可以这样理解吗？根据代码的意思，最后的loss依然是经典的yolov3的损失函数值，没有加入L1正则的损失值 期待您的回复。十分感谢

The Segmentation of val mIoU is not 74.21 --->77.10,which is using DIST KD method based on DeepLabV3-ResNet18

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Dear hunto: Recently,I had reproduce your paper's method,which is based on DIST KD with Cityscapes Segmentation.But I got worse result. My experiment is as follows： The parameters is based on...

training log

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can you sent your training log to me? I also got worse result

Can you release your training code ? Thank you

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Dear AkideLiu I'm interesting in knowledge distill.And I find your method is usefully,Can you release your training code ?