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docs/zh_CN/quick_start/quick_start_classification_professional.md
...CN/quick_start/quick_start_classification_professional.md
+2
-3
未找到文件。
docs/zh_CN/quick_start/quick_start_classification_professional.md
浏览文件 @
5b6f61a2
...
@@ -9,7 +9,6 @@
...
@@ -9,7 +9,6 @@
-
[
1. 数据和模型准备
](
#1
)
-
[
1. 数据和模型准备
](
#1
)
-
[
1.1 数据准备
](
#1.1
)
-
[
1.1 数据准备
](
#1.1
)
-
[
1.1.1 准备CIFAR100
](
#1.1.1
)
-
[
1.1.1 准备CIFAR100
](
#1.1.1
)
-
[
2. 模型训练
](
#2
)
-
[
2. 模型训练
](
#2
)
-
[
2.1 单标签训练
](
#2.1
)
-
[
2.1 单标签训练
](
#2.1
)
-
[
2.1.1 零基础训练:不加载预训练模型的训练
](
#2.1.1
)
-
[
2.1.1 零基础训练:不加载预训练模型的训练
](
#2.1.1
)
...
@@ -59,7 +58,7 @@ cd ../
...
@@ -59,7 +58,7 @@ cd ../
### 2.1 单标签训练
### 2.1 单标签训练
<a
name=
"2.1.
2
"
></a>
<a
name=
"2.1.
1
"
></a>
#### 2.1.1 零基础训练:不加载预训练模型的训练
#### 2.1.1 零基础训练:不加载预训练模型的训练
...
@@ -216,7 +215,7 @@ python3 -m paddle.distributed.launch \
...
@@ -216,7 +215,7 @@ python3 -m paddle.distributed.launch \
```
```
最终
CIFAR100
验证集上的精度为 64.4%,使用教师模型进行知识蒸馏,MobileNetV3 的精度涨幅 4.3%。
最终
CIFAR100
验证集上的精度为 64.4%,使用教师模型进行知识蒸馏,MobileNetV3 的精度涨幅 4.3%。
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**注意**
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