About ResNet-12 and ResNet-25. about e3bm HOT 4 OPEN

您好，

感谢您对于我们工作的兴趣。

1. 这个项目包含的代码使用的是是ResNet-12。对应的结果在ECCV20论文的supplementary里面。
2. 这个项目使用的ResNet-12和MetaOptNet里的一样，channel的数量是64-160-320-640。MTL原始论文中ResNet-12的channel的数量是64-128-256-512。
3. 由于一直再忙别的项目，之前的代码一直没有找到时间更新。我们会尽快更新hard task，多谢提醒。

from e3bm.

感谢光速回复，为您的科研精神点个赞！
这些问题有点伸手党了哈哈，刚看了下MTL repo里是160-320-640，确实比现在这个Res-12少了一个模块。
再次感谢哈！祝新项目进展顺利！

from e3bm.

您好，

感谢您对于我们工作的兴趣。

1. 这个项目包含的代码使用的是是ResNet-12。对应的结果在ECCV20论文的supplementary里面。
2. 这个项目使用的ResNet-12和MetaOptNet里的一样，channel的数量是64-160-320-640。MTL原始论文中ResNet-12的channel的数量是64-128-256-512。
3. 由于一直再忙别的项目，之前的代码一直没有找到时间更新。我们会尽快更新hard task，多谢提醒。

您好，感谢您的开源。
我尝试使用您提供的关于tieredImageNet的ResNet12预训练模型来fine-tune， 但模型似乎是没有经过预训练的（fine-tune只有20%的准确率），您能确认一下预训练模型吗？
谢谢！

from e3bm.

@huangxilang901

感谢您报告的issue。
我会尽快检查预训练的模型，如果有问题，我会尽快更新。
我们的代码也包含了预训练的部分。您也可以自己重新进行预训练。

如果有其他问题，欢迎您随时与我联系。

from e3bm.