最近都会 follow ㄧ些论文， 前一阵子看到2018年的 shuffleNet v2 也看到有人在 keras 上实现 就在 MNIST 上面玩了一下 http://bit.ly/33o8Bm2 最近刚好在做百日马拉松的题目 想说用 shuffleNet v2 试着跑看看cifar10得到一个还算可以的准确度 74.5% ( 有用 data argumentation 跟 ReduceLROnPlateau ) 随便调整一下 data argumentation 可以到 75% http://bit.ly/2ZSzmg6 但我用 PYPI 下载 MixNet 来用 但训练起来只能拿到不到 50%的准确度 ，完全比乱猜还要差XDDDD 这跟论文结果完全不一样@@ (应该要表现得比 shuffleNet 还高啊) http://bit.ly/2ToNUlo 然後我也试过 PYPI 下载的 EfficientNet 一样惨不忍睹@@ 想问问大家，是说这样的模型不能直接拿来用吗@@ 还是我哪里有弄错 ? --

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