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CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果
来源：cnblogs　　作者：PilgrimHui　　时间：2018/9/25 19:11:24　　对本文有异议

CIFAR和SVHN结果

  1. 加粗表示原论文中该网络的最优结果。
  2. 可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet。
  3. ResNeXt-29，8x64d表示29层，ResNeXt分支数为8，每个分支的bottleneck宽度为64。
  4. 这里记录的结果是使用了标准数据增强的test error。
  5. 因为有些论文会拿前人工作的次优结果对比，所以这些结果可能会和一些论文的实验数据有所出入。
网络 网络参数 CIFAR10 CIFAR100 SVHN 备注
ResNet-110 1.7M 6.61
ResNet-110 1.7M 6.41 27.22 2.01 stochastic depth复现的
ResNet-164 1.7M 25.16 resNetv2提中提到的
ResNetv2-164 1.7M 5.46 24.33
ResNetv2-1001 10.2M 4.69 22.68
FractalNet-20 with drop 38.6M 4.60 1.87
FractalNet-40 22.9M 22.49
WRN-40-4 8.9M 4.53 21.18
WRN-16-8 11.0M 4.27 20.43
WRN-28-10 36.5M 4.00 19.25
WRN-28-10 dropout 36.5M 3.89 18.85
WRN-16-4 dropout 1.64
ResNeXt-29，8x64d 34.4M 3.65 17.77
ResNeXt-29，16x64d 68.1M 3.58 17.31
DenseNet-40（k=12） 1.0M 5.24 24.42 1.79
DenseNet-100（k=12） 7.0M 4.10 20.20 1.67
DenseNet-100（k=24） 27.2M 3.74 19.25 1.59
DenseNet-BC-100（k=12） 0.8M 4.51 22.27 1.76
DenseNet-BC-250（k=24） 15.3M 3.62 17.60 1.74
DenseNet-BC-190（k=40） 25.6M 3.46 17.18
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