README.md

模型精度：

模型	CIFAR10 Top1 acc
RotNet+conv(pytorch)	91.16
RotNet+conv(paddle)	91.6238

训练：

RotNet_NIN4blocks训练：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp=CIFAR10_RotNet_NIN4blocks

ConvClassifier训练：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp=CIFAR10_ConvClassifier_on_RotNet_NIN4blocks_Conv2_feats

训练日志与训练模型

classifier_net_epoch92 放在./experiments/CIFAR10_ConvClassifier_on_RotNet_NIN4blocks_Conv2_feats

model_net_epoch102 放在./experiments/CIFAR10_RotNet_NIN4blocks

model_opt_epoch102 放在./experiments/CIFAR10_RotNet_NIN4blocks

百度网盘

提取码：k1gf

评估：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp=CIFAR10_ConvClassifier_on_RotNet_NIN4blocks_Conv2_feats --evaluate --checkpoint=92